通信网节点集攻击效能评估

文章从通信网整体出发,选取了通信网连通率和业务容量剩余率作为评估指标,给出了指标的计算方法,并构建了通信网节点集攻击效能评估模型。通过仿真表明,所提模型直接基于通信网的拓扑结构及相应的结构参数,避免了指标聚合时权重选取的主观性,增强了评估结果的客观性和可用性。     

基于BP神经网络的船舶水压场信号检测

船舶水压场信号总是淹没在大量的海浪杂波中,为了有效地从背景干扰中检测船舶水压场信号,文章籍海浪水压场近似服从正态分布的特性,在对接收到的海浪水压场信号进行AR建模的基础上,提取模型的自回归系数作为特征向量,采用BP神经网络进行信号检测。通过仿真数据对该检测方法进行验证,结果表明该方法简单而且易于实现,在低信噪比条件下,也能够达到较高的检测率。     

复合地基区岩溶土洞的稳定性分析与加固技术

土洞塌陷和变形是威胁覆盖型岩溶区建筑物安全和正常使用的典型地质灾害,高速铁路因沉降标准高,对覆盖土层多采用了CFG桩、旋喷桩、搅拌桩等复合地基加固,对土洞的形成及发展起到了相当大的抑制作用。文中研究分析了复合地基加固条件下的土洞稳定性,以及土洞塌陷至路基基底时对垫层网结构的变形与拉力变化情况。提出了根据岩溶地基土洞塌陷的可能性进行分区,结合理论计算成果,合理确定岩溶地基加固措施的有关建议。     

基于BP神经网络轻型轿车排放模型的应用

本文利用BP神经网络理论,构造一个预测轻型轿车排放的BP神经网络模型,经验证,预测模型能较好地对一般轻型轿车排放结果进行定性预测,可以作为简易稳态工况法(ASM)尾气检测前的参考,对节约检测成本、提高一次检测通过率有着较高的实用价值;同时以南京市为例,研究了轻型汽油车行驶里程、使用年限等参数对排放的影响,为有针对性的维修治理提供可靠的依据。     

基于可编程控制器的辅助机床控制系统设计

文章对基于可编程控制器的辅助机床控制系统的结构、控制方案进行介绍。对系统的硬件和软件设计作了阐述。应用不同的网络协议,通过工控机可对设备的状态进行监控并将生产过程中工件的加工数据进行标识存储,实现可追溯化。     

北京市重点功能区轨道交通网络加密研究

针对北京市中心城区重点功能区范围内轨道交通线网密度、站点覆盖率不足等问题,以北京CBD重点功能区为研究对象,应用空间句法理论及空间分割方法,建立CBD地区道路网空间句法模型,量化分析该区域内可达性与交通流量的关系,结合既有轨道交通网络,对CBD地区轨道交通线网规划设计、路由选择提出指导性建议.结果表明,将可达性评价指标与交通流量相结合,能够定量描述城市轨道交通网络可达性及结构绩效,并选择可达性较高轨道交通线路路由.该方法适用于城市轨道交通线网规划以及不同规划方案的比选和评价,可以作为方案评价方法之一,同时应该结合其他线网规划要素,在城市轨道交通线网规划中作为重要考虑因素综合研究.     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

盐城地区铁路建设规划探讨

按照长三角地区城际铁路网规划,盐城市铁路将有连盐铁路、徐宿淮盐铁路、盐海铁路引入,地区铁路路网结构发生了较大变化,应对地区铁路总图规划作出修改.通过充分分析盐城市经济现状和发展趋势,对盐城的客货运量进行全面调查,在充分研究地方及过境客货运需求趋势的基础上对盐城市铁路进行研究规划.根据盐城地区引入铁路的特点,对线网格局进行分析,研究盐城市铁路客运系统布局.     

基于节点重要度理论的轨道交通线路建设时序

根据城市近期建设线网规模,结合线网分级理论,从轨道交通线网规划中选择适当的线路进行建设;利用排序理论,安排近期的线路建设计划。以石家庄市作为实例对方法进行验证,并与实际建设方案进行对比。     

基于PSO-BP神经网络的船体分段任务包工时定额模型

为解决船体分段任务包工时定额的计算过度依赖线性公式而忽略工时定额与工艺参数之间的非线性关系的问题,提高工时定额计算的效率和精确度,将PSO-BP神经网络技术应用到船体分段任务包工时定额中。通过对影响船体分段中间产品额定工时的工艺参数进行分析,建立多输入单输出的PSO-BP神经网络模型,并应用实际数据对PSO-BP神经网络进行训练,测试仿真结果与实际值之间的误差在允许范围内。验证结果表明,采用PSO-BP神经网络建立船体分段任务包工时定额模型,能对任务包作业工时进行准确预测。