土压平衡盾构施工风险监控系统及参数预警研究

为提高土压平衡盾构施工过程中的风险管控力度,增加盾构施工参数控制的精细化程度,做到盾构施工参数异常自动预警,设计并研发一种基于B/S构架的盾构施工风险监控系统。首先,对土压平衡盾构施工过程中的安全风险管控需求进行总结,建立系统的基本构架,确定系统的基本功能;其次,对盾构施工参数自动预警进行研究,提出参数预警的判断准则及判断方法,并将参数预警整合于盾构风险监控系统中,实现施工参数的自动预警;最后,通过缜密的算法及合理的界面设计完成风险监控系统的研发。系统的主要功能包括： 盾构参数监控、参数分析、参数预警、风险管控、施工管理等。     

盾构直接切削桩基施工关键技术

为解决盾构刀盘在切削桩基过程中出现的刀盘刀具异常损坏、刀盘卡死及掘进效率低下等问题,依托以色列特拉维夫轻轨红线项目,采用刀盘切削桩基实体模型方法,通过模拟不同刀具布置和多种掘进工况,分析掘进参数及刀具布置对桩基破坏形态、刀盘破坏形态的影响规律。研究结果表明,在盾构刀盘切削桩基过程中,存在最佳切削推进速度（3~5 mm/min）、刀盘转速（1.0~1.2 r/min）和最佳转矩（3 300~4 300 kN?m）等,且滚刀和切刀的数量对于切削桩基有着一定的影响。现场实际掘进和监测结果表明,利用该实验结果合理地调整相关参数,在轻轨项目中盾构切削桩基过程未出现卡机、刀盘损坏等现象,取得了良好的效果。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

基于机器学习的船舶能耗智能预测方法验证分析

船舶能耗智能预测是实现船舶能效智能评估与优化决策的基础和前提。大数据、人工智能、机器学习等新兴技术促进了船舶能耗预测方法的不断发展,为分析不同基于机器学习的船舶能耗预测算法的预测精度与效果,进行了不同预测算法的实例验证分析。结合船舶油耗及其影响因素实船采集数据,通过采用不同机器学习算法对船舶能耗进行预测分析,验证了各算法的特点和优势,从而为选择合适的船舶能耗预测算法提供参考。     

虚拟车削加工尺寸精度预报方法

研究车削加工直径尺寸形成机理,简化工艺系统尺寸链,得出三瞬心法预测工件加工精度的理论模型;在对工艺系统误差检测与辩识的基础上,实现对虚拟车削加工（一次进刀级）工件的精度预报,其结果与实际加工测量误差可控制在１０％以内。     

基于灰色系统理论的短时交通流预测

通过分析短时交通流时序特性,将灰色系统理论应用于短时交通流预测,建立了滚动GM(1,1)预测模型。分析表明:该模型较好地预测了短时交通流的变化趋势。     

甘肃嘉峪关沥青路面高温温度场预估模型

为了建立嘉峪关地区夏季沥青路面高温温度场预估模型,在对夏季高温期沥青路面的温度、太阳辐射强度、风速和相对湿度等数据采集的基础上,分析气温、太阳辐射强度和湿度等影响因素与路面温度的相关性,采用回归分析方法建立了温度、湿度、太阳辐射强度和路面深度为主要参数的沥青路面高温温度场预估模型,以相关系数、均方差和残差平方和等指标作...     

模糊综合评价法在项目风险管理中的应用

项目管理是具有高利润高风险的活动,因此对项目管理风险进行评价十分必要.但以往对于项目管理的风险评价都局限于定性分析,没有形成有效的定量评价方法.考虑到项目管理的原始信息具有模糊性的特点,通过对项目管理风险的因素分析,建立一种适用于项目管理风险的模糊综合评价模型.该方法评价结果的可比性强,对项目管理人员决策有一定的参考价值和指导意义.     

基于自然驾驶数据的跟车场景潜在风险评估

为弥补传统风险评价指标对相对速度较小的跟车场景危险水平评价能力的不足,减少跟车场景中追尾事故的发生,提出了跟车场景潜在风险的概念。将假定前车以较大制动减速度减速条件下的风险称为潜在风险,并构建了代表驾驶人在潜在危险跟车场景下进行避撞操作需满足的最大反应时间的参数时间裕度（TM）。由于追尾危险工况中常见采取的避撞操作可分为制动和制动转向两大类,分别对典型制动避撞过程和制动转向避撞过程进行了分析,从而推导出分别针对2种跟车潜在危险场景的TM计算方式。通过自动筛选与人工筛选结合,获得了中国自然驾驶数据库（China-FOT）中具有中国驾驶人特点的制动避撞危险工况87个和转向制动避撞危险工况40个进行分级,并基于图像处理方法提取了前车制动开始时刻的TM值,从而得到跟车场景潜在风险两级危险域的划分。结果表明：制动避撞场景下,本车车速过低和过高时,TM值的变化均不明显;而在制动转向避撞场景中,只有速度较高时阈值才保持不变。通过对正常驾驶视频的分析,引入对比组共计正常跟车制动工况163例和正常跟车转向变道工况151例的车头时距（THW）值,其统计分析结果与支持向量机分类结果均难以清晰描述跟车场景危险水平与本车速度之间的关系。为研究跟车场景潜在风险评价在自动驾驶中的应用,对于制动避撞场景,在设定TM值不变和相对速度不变的条件下,分别对基于TM的最小相对距离和距离碰撞时间（TTC）值进行了仿真,仿真结果显示,相比于TTC而言,TM的评价稳定性受相对速度影响小,在自动驾驶跟车策略开发和避免其发生责任追尾事故中有重要应用价值。     

基于洞壁实测信息的FA-PP岩爆预测模型应用研究

为了给岩爆隧道提供更加符合现场实际规律的岩爆预测结果,针对岩爆预测评价中应力判据界限值的多样性以及单一判据预测结果准确性低的特点,提出采用投影寻踪（PP）与萤火虫算法相结合的方法进行岩爆预测评价,解决了岩爆预测中采用多种应力判据时多项指标的模糊性和不兼容性等问题。此方法根据岩爆等级划分标准,构建了以实测数据、现场岩爆信息为基础的能够根据各项指标判定岩爆等级的投影指标函数,选取σ_θ/R_c,σ_t,σ₁三个岩爆评价中常用的指标,并采用萤火虫算法（FA）优化投影指标函数,寻求投影指标函数的最佳投影方向并求得最佳投影值,保证了此方法的精确性。研究结果表明：采用萤火虫投影寻踪算法（FA-PP）进行岩爆等级预测可避免传统预测方法中由于主观原因造成的误差,判定精度高,也免去了利用多项判定指标与现场实际情况进行对比而选择一个相对接近实际情况判据的繁杂过程;此方法可利用目标隧道的已知岩爆发生信息掌握其岩爆发生特点及对3个评价指标的敏感度,构建出符合目标隧道岩爆发生规律的FA-PP岩爆预测模型;以拉林铁路桑珠岭隧道为研究对象,将此方法应用到岩爆预测中,得到的预测结果与现场实测结果较为符合,验证了该方法的可靠性。