公路高边坡支护预应力锚索施工技术

主要介绍了公路高边坡预应力锚索防护的特点和结构设计原理、公路高边坡施工中预应力锚索技术的应用以及施工过程中应该注意的问题。     

临近铁路既有线的深基坑施工方案优化研究

在临近既有铁路线进行基坑开挖施工时土体受到车辆荷载振动干扰大,受地域限制开挖坡度小,给施工造成极大困难,尤其深基坑开挖必须选择安全、经济、可行的防护方案。以新建哈尔滨西客运站工程既有线王岗砖厂左线大桥3#墩基坑开挖防护方案设计为例,对临近既有线深基坑开挖防护方案进行研究和优化。对优化防护方案进行了抗倾覆、抗隆起和桩嵌固深度检算。实践表明:3#深基坑防护方案实施效果良好,确保了既有京哈线的行车安全。     

峡谷区桥梁基础边坡稳定性分析

以贵州山区某桥为背景,介绍峡谷区桥梁边坡稳定性分析常用方法及边坡防护处理措施。桥梁位于黔中水利枢纽库区,桥梁横跨V型峡谷,桥墩设置在陡峭斜坡上,桥墩基础施工期间及桥梁建成库区蓄水后两岸边坡存在失稳风险,对桥梁的施工和使用安全造成威胁。为确保桥梁安全,对桥梁两岸边坡稳定性进行分析,结合计算分析确定边坡防护方案。     

重载铁路线路设备智能感知体系框架研究

重载铁路由于轴重、运输密度大,在重载列车的频繁作用下,线路基础设施服役状态变化快,严重影响重载列车的运营安全。以朔黄铁路为背景,分析线路设备运维现状与智能运维需求,融合应用人工智能、BIM+GIS、北斗、物联网、大数据等先进技术,以移动检测、实时监测为主导,搭建基于空天车地一体化感知体系框架。在这一体系框架下,结合既有检测监测技术应用现状,建立线路设备空天车地一体化检测监测、数据汇集与平台应用层的技术架构,提出测试货车、隧道衬砌表观检测车等智能化感知技术以及平台应用层的主要功能与技术性能。     

无支架缆索吊装锚碇锚索施工技术研究

介绍落布溪大桥钢管拱肋劲性骨架的无支架缆索吊主锚碇锚索施工技术。     

基于Spring Integration的定位终端与服务器网络通信框架

在开发车辆监控系统时,首先要解决的是系统与车载定位终端的实时网络通信问题.本文介绍了一种使用Spring Integration实现定位终端与监控服务器通信的网络通信框架.该框架目前已应用于本公司的车辆监控平台,并很好地完成了对平台下2000辆车的实时位置监控.     

船体双壳结构的框架建造法

框架建造法就是将双层壳体分段的“皮”和“骨”支分开制造,然后在“骨”上蒙“皮”,即先将壳板之外的全部结构组成“框架”,再在框架上敷盖壳板的建造方法。建造的步骤分为：下料、小组合、中组合、框架组合和分段合拢等5个阶段。要保证框架建造法的成功必须注意如下：①生产设计要准确;②原材料无变形;③切割精度要高;④部件组装要一步一校;⑤合理吊装和存放,防止变形;⑥使用专用胎架;⑦以框架为基准装配,合理焊接顺序,保证分段精度。     

公路滑坡治理中预应力锚索抗滑桩的应用探讨

本文以YL二级公路滑坡段为例,根据工程地质条件确定出抗滑桩参数的情况下进行了锚索设计计算,并对预应力锚索抗滑桩施工技术要点进行探讨,分析表明,预应力锚索抗滑桩受力结构更为合理、材料利用率更高,在公路滑坡治理方面技术优势更为明显,但设计和施工过程较为复杂,为确保设计及施工质量,必须从支承支挡结构地质及受力模型出发,通过解...     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...