大型综合体深基坑分期开挖关键技术

我国正处于城市建设的大力发展时期,在城市建设进程中,通过推进城市地下空间的综合开发利用,将为城市带来巨大的经济效益。光谷广场地下综合体在建设过程中,针对大型综合深基坑支护稳定、地表建筑物结构安全、既有枢纽交通不中断、复杂地下管线迁改、市区施工环保达标等问题,提出并应用了基坑开挖可视化交底、围护桩干法灌注、多层深基坑不平衡支护、围护结构爆破拆除等多项关键技术,显著减少了大型基坑工程开挖对周边建筑物的影响及对周边交通的影响(不中断交通),实现了各类管线的顺利迁改,为以后城市地下交通枢纽综合体设计及施工积累了丰富经验,为今后城市地下立体多元化交通建设发展奠定了基础,为城市地下空间开发提供了实践依据。     

TBM工程适应性研究与挑战及应对思路

隧道掘进机(TBM)以其快速、优质、安全的施工特点已被我国工程领域广泛认可,且正在不断扩大应用范围甚至迎来井喷式发展趋势。为拓展TBM应用领域和范围,从地质适应性、支护结构、构筑物结构强度与耐久性、掘进速度、综合成洞速度、成本6个方面分析各机型的工程适应性,研究TBM发展所面临的挑战并从设备、隧道设计和施工三方面提出了初步思路,以期为相关单位和工程提供参考,促进TBM施工健康发展。     

跃龙门隧道多功能钢拱架安装机快速施工配套技术

隧道施工机械化是我国隧道施工的发展方向。相较于开挖、衬砌机械化的快速发展,钢拱架安装机械化水平存在不足,长期以来较多采用人工作业,施工人员多、劳动强度大、施工效率及安装精度低,同时存在很大的安全隐患。本文通过跃龙门隧道机械化配置配套应用,分析了钢拱架安装机在机械化快速施工体系中的关键作用,并详细介绍了XZGMT411多功能钢拱架安装机相关参数、施工操作要点及注意事项。多功能钢拱架安装机的使用大幅提高了隧道施工效率及施工质量,缩短了施工工期。     

ZYJ7型转辙机道岔启动电路改进研究

对铁路提速区段ZYJ7型转辙机道岔的启动电路进行改进,设计带有延时切断功能一体断相保护器(DBQ),在规定时间切断电机启动电路,防止道岔动作故障没有到位、到位后无表示、卡阻现象。在满足故障导向安全原则下节省一个时间继电器,简化启动电路。     

双馈电机的一种矢量控制实现方法

由交-交变频器和基于TI公司DSP芯片的控制器构成了一种双馈调速的矢量控制系统,以矢量运算实现转矩和励磁的分解独立控制,使交流电机获得与直流电机媲美的调速性能。介绍了系统的实现方法,分析了其电路结构组成和实现原理。     

铺缆船用电缆埋设犁土壤挖掘阻力计算

传统的计算埋设犁土壤挖掘阻力的方法一般采用经验公式计算。经验公式依赖丰富的试验数据,且只能适应特定形状和尺寸的埋设犁。由于埋设犁的形状和尺寸各不相同,基于经验公式计算土壤挖掘阻力的方法准确性不高。根据土力学基本原理,在力学分析的基础上,运用数学方法进行公式推导,得到用于计算不同形状尺寸埋设犁挖掘阻力的理论方法,解决依赖经验公式计算土壤挖掘阻力的局限性。     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。     

基于EMD的矢量水声器方位估计算法

对经验模态分解算法(EMD算法)进行深入研究,对其基本原理、基本性质以及存在的问题进行分析。为改善EMD算法在方位估计的精度,减少高频噪声、间断干扰的影响,本文采用Hilbert-Huang变换方法来消除模态混叠现象。实验结果表明,本文提出的基于EMD的矢量水声器方位估计算法,能够有效提高方位估计的精度。     

基于本体框架的海军装备保障计划数据模型构建

为满足海军装备保障计划在保障单元间高效交流共享及自动化操作处理的要求,文章建立海军装备保障计划本体框架,对行动功能关联进行形式化表达,构建行动功能关联数据模型,形式化的阐述资源、能力以及它们之间的关联,扩展海军装备保障资源概念并构建资源数据模型。案例表达表明：行动功能关联和资源数据模型能够很好地表述装备保障行动序列、资源和能力。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。