上行式移动模架在温福客运专线铁路桥梁施工中的应用

根据温福铁路客运专线福鼎大桥的施工条件,结合桥梁移动模架的施工特点,采用自行研制的MZ900S型上行式移动模架造桥机原位整孔浇筑制梁。介绍了造桥机的结构组成、技术参数和施工流程。理论分析、预压实验和施工生产表明,MZ900S型移动模架造桥机现浇制梁安全可行。     

基于人工神经网络的微钻头破损监测

采用人工神经网络技术对与微钻头破损有因果关系的轴向力、扭矩和主电机电流等多种物理量进行信息融合,建立了适合于微小孔数控钻床的钻头破损在线监测系统,并验证了该系统对钻头破损的检出率达94.5%以上,证明了该系统在生产上应用的有效性。     

融合深度反残差与注意力机制的山区高速公路事故严重程度预测模型

山区高速公路事故严重程度预测对保障交通安全具有重大意义.针对现有事故严重程度预测模型存在准确率低、泛化性差等问题,考虑到深度卷积神经网络可以高效处理图像问题,为此将事故影响因素图像化,提出一种融合深度反残差与注意力机制的山区高速公路事故严重程度预测模型.该模型首先采用相关性分析确定影响交通事故严重程度的因素,依据严重程...     

液压移动双箱吊具双箱移动系统的模块化装配工艺研究

液压可移动双箱吊具的双箱移动系统是整个吊具的核心部件之一,其装配作业空间狭小,需要多次用到行车起吊零部件,对其它工位的正常作业造成影响。由于装配的空间限制,加大了工人的劳动强度,同时也影响了装配质量。而采用模块化装配工艺,通过使用工装夹具,将原装配工序分解,解决了装配空间不足、装配效率低等问题,降低了工人劳动强度,保证了装配质量,缩短了吊具的总装周期。     

基于车载式视频图像的车辆行驶速度鉴定

文章论述了基于车载式视频图像鉴定道路交通事故中目标车辆行驶速度的基本原理,提出一种依据射影几何学中的交比不变性原理测算目标车辆行驶距离的算法。该算法可以避免因车辆运动轨迹与视频摄录设备镜头光学轴线不垂直而产生的误差,从而提高了目标车辆行驶速度鉴定的精确度。最后根据一个真实案例,探讨了用车载式视频图像进行车辆行驶速度鉴定的方法、步骤以及主要注意事项,可为评价这一鉴定方法的准确性和科学性提供参考。     

基于高速公路通信网的VoIP实现及应用

VoIP技术具有成本低、灵活性高、生产率及效率高等优点,通过分析VoIP技术和高速公路现有数据传输网,详细阐述了高速公路IP通信网融合了VoIP网的结构和接入要求。     

危险品运输关联网络级联失效建模及耦合特性

为研究危险品运输关联网络级联失效机理及耦合特性,在提出一个包含物理网络、服务网络和关联边的危险品运输关联网络模型的基础上,通过构建危险品运输关联网络级联失效模型,利用基于节点度的级联失效平均规模作为网络抗毁性评估测度,基于此对比研究了危险品运输网络关联网络级联失效机理及耦合特性.仿真结果表明：危险品运输物理网络和服务网络间关联边的“传导”特性并不相同,相同失效节点数目下,物理网络的级联失效节点数总大于服务网络,通过改变网络模型参数可提升关联网络抗毁性,且提升服务网络的参数比提升物理网络见效更快.上述结论对危险品运输关联网络的风险识别和应急管理具有一定的理论指导意义.     

多方式交通网络的时间可靠性分析

面向小汽车和公交组成的多方式交通网络,建立公交到站时间迭代表达式,分别给出公交及小汽车的时间可靠性计算方法,构建包含时间可靠性的多方式交通网络均衡模型并设计求解算法.计算结果表明,开辟公交专用道及增加公交发车频率这两项措施,均能提高公交自身的时间可靠性及分担率,同时也能改善小汽车的时间可靠性,但是后者还会增加公交积聚概率;而增加公交站点间距,将降低公交分担率,同时也将增加公交集聚的发生概率;随着乘车站数的增加,公交时间可靠性及分担率降低,特别是下游公交线路分担率降低更为显著.     

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针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型．通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析．研究结果表明：新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义．