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。     

隧道稳定性分析与设计方法讲座之三：隧道设计理念与方法

本文作为一个讲座对以往研究成果作一综述。回顾了当前采用的3种隧道设计方法,提出了基于数值极限分析的地层－结构法,克服了地层－结构法缺点,可以求得设计所需的围岩稳定安全系数,解决了当前设计中的人为性问题。对隧道深浅埋分界线进行了探索,叙述了基于散体理论的隧洞深浅埋分界标准。提出了基于弹塑性理论的隧洞深浅埋分界标准,并对2种分解标准的优缺点进行了评述。阐述了隧道设计计算的5个基本理念： 1）隧道设计必须满足运行和施工中安全要求,提出初期支护后围岩安全系数必须保证施工安全; 2）隧道设计计算模型必须适应不同工程地质条件、围岩压力特征,符合隧道实际受力情况; 3）必须符合现代围岩压力理论与现代支护原理,充分发挥围岩自承作用; 4）隧道结构计算模型也应符合结构实际受力状态,树立初期支护作为围岩加固材料,按塑性理论计算的新理念; 5）采用合理的计算方法与计算参数,确保隧道设计计算的科学性。最后以一个地铁车站为例,采用本讲座提出的方法介绍了Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ级围岩中隧道的设计方法与成果。     

沉管隧道钢筋混凝土管节预制及下水工艺比选研究

对现有的沉管隧道管节预制方法进行分析，研究固定干坞法、移动干坞法和工厂法的通用工艺流程，分析各个工艺的建设条件、工艺特点及施工难点，提出钢筋混凝土管节预制方法选用表。通过对3种管节预制方法的深入研究，剖析各方法的差异性，得出管节预制方法的3类区别。利用工艺组合的方法，构建了6种工艺，从创新性、效益、可行性等多角度综合分析，剔除成熟工艺和成本投入较大的工艺，提出管节平地流水线预制动态入水新工艺，并就其应用进行深入研究，同时将其与现有工艺在工期、造价等方面进行定量对比分析，分析结果显示，该工艺具有一定的优势。     

高速公路服务区生活污水特征及其处理工艺研究进展

聚焦于我国高速公路服务区的生活污水,由于服务区车辆随机性大,从而污水具有水量、水质变化波动大的特征,并将其与常规生活污水作对比,可以得出高速公路服务区污水浓度更高,成分更复杂,处理难度更大。针对此污水详细介绍了目前普遍采用的四种组合工艺,分别是生物接触氧化法+沉淀工艺、AO+MBR工艺、生物预处理+人工湿地、生物滤池工艺,并对四种工艺从处理效果、建设成本、运行成本、可操作性以及不同工艺的缺点上进行了比较分析。最后文章针对污水资源化利用的可行性,从水质和经济上进行了分析,将中水回用于绿化、冲厕等用途是高速公路服务区污水资源化利用的有效途径,不仅保护周围环境,节约服务区运营成本,同时可实现经济和环境效益。     

储能式现代有轨电车大中修能力及其检修库用地面积分析

以储能式现代有轨电车为研究对象,参考国内各个城市有轨电车设计成果,以及有轨电车大修流程及工区配置情况,得到大修库不同工区面积指标,并根据各种检修规模计算出有轨电车大、中修库的合理用地面积。     

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。     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

锦州港码头施工工艺优化

传统沉箱重力式码头施工中，护舷位置在胸墙上，安装方便，施工简单；后轨道梁座于沉箱上，前后轨道梁不存在沉降差异；轨道连接以闪光对焊为主，施工效率低、质量受焊工的焊接水平影响较大；面层裂缝是码头施工中的常见质量通病，直接影响码头表观质量。以锦州港第二港池集装箱码头二期工程为例，对低高程重力式码头护舷口、沉箱背后回填棱体（后轨道梁基础）夯实、钢轨连接及胸墙面层防裂施工工艺进行了优化调整，取得良好的效果。