南京大胜关长江大桥CPⅢ点位随温度变化的模型研究

以京沪高铁南京大胜关长江大桥CPⅢ高精密测量为工程背景,经过坐标变换后计算得出各个点位的膨胀值,利用概率与统计理论分析处理,得到可用于建模的点对数据(ΔS,ΔT)。根据一定的假设条件,建立了测量点位的位移随环境温度变化的线性回归模型,从而得出大桥CPⅢ位置POS与温度T之间的关系。利用该模型修正并评价测量数据,结果表明其较差完全符合要求,区间预测模型可用。并编程实现了CPⅢ点位位置随环境温度变化的自动化预测,能够方便地为大桥的变形观测、定期复测和实际胀缩效果分析提供一定的参考。     

铁路客运专线桥墩沉降趋势预测方法的研究

为保证高速铁路运行安全,必须在运营阶段加强桥梁的监测,并对桥梁的变形作出预测。本文结合津秦客运专线桥梁区段地基沉降监测,采用双曲线法和卡尔曼滤波法对桥墩的沉降预测进行了理论研究,并与同一组桥墩沉降观测数据进行对比,说明采用卡尔曼滤波法进行预测的结果符合墩台沉降变形规律,能比较准确预测桥墩的最终变形。     

隧道围岩挤压变形预测方法研究

研究目的:围岩挤压变形预测是高地应力地区软弱围岩隧道勘察和设计阶段的一项重要工作。目前常用的临界埋深法和临界应力比值法均有局限性,迫切需要提出更加符合实际的隧道围岩挤压变形预测方法。研究结论:围岩挤压变形预测可采用强度应力比进行,建议采用Hoek-Brown经验强度公式和GSI法对岩体强度进行估算,F中地应力应取垂直于隧道走向的最大地应力。挤压变形破坏大都发生在F≤1的情况下,而剧烈挤压变形一般发生在F≤0.5时,可将0.5和1分别作为不同级别挤压变形的临界预测值。实践表明,采用F值法对围岩挤压变形进行预测是可靠的。     

西安地铁4号线车辆选型及列车编组型式研究

不可逆性是地铁工程建设的重要特征之一。为使地铁工程更好地满足运营后的客流需求,保证较高的服务水平,同时保证工程实施的经济性和可行性,从工程线路本身特点着手,借鉴国内地铁线路客流预测的相关经验,着重对地铁工程的车辆选型和列车编组型式进行分析研究,并对土建工程和机电系统的影响因素进行分析比较,综合经济性分析,力求得出更科学合理的车辆选型及编组型式。     

供需链环境下提高企业订单执行效率分析

在企业的生产、管理过程中,如何提高订单执行力的研究仍是一个空白。此文针对当前制造业生产环境存在的主要问题,即生产面临复杂的环境、市场变化的不确定性导致激烈的市场竞争、订单执行过程的协调性较差,进行分析与探讨,提出提高企业订单执行力的方法和可采取的4个方面的措施,从而建立起一套在供需链管理模式下的高效订单执行力体系,使企业快速拓展市场,实现增值和稳步发展。     

超大面积深厚软土桩网复合地基沉降变形观测技术

结合厦深铁路(广东段)4标潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工及沉降变形观测施工实践,详细介绍了沉降变形观测技术,包括观测断面的选取及布置原则、测试内容、测试元器件的布设、沉降预测方法及预测计算、地基固结度的计算及分析,通过预测数据和实测数据的对比,证明了潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工方案的正确性,对指导同类型施工有借鉴作用。     

轨道质量状态预测方法

对轨道不平顺进行预测可以监控轨道质量状态的发展,合理安排养修计划,降低养修成本,保证线路安全性和平顺性,同时也是开发和研究轨道辅助决策系统的关键性技术。因此,预测轨道不平顺的发展规律是近代轨道力学的基本课题,一直是国内外研究的重点。一般来说,轨道不平顺的预测从需求上可分为局部轨道不平顺预测和区段轨道不平顺预测。局部轨道不平顺预测偏重对轨道个别     

客流预测成果在地铁行车组织设计中的应用

结合南宁轨道交通1号线的设计前期工作,对客流量级进行阐述,分析客流预测三级数据,确定运营的规模;根据OD客流分析来研究行车交路,做出满载率和拥挤度的评价,最终确定车辆编组与行车密度的组合,从而形成合理的运营方案。     

不同类型氢燃料电池汽车全生命周期经济性分析及预测研究

氢燃料电池汽车被认为是 21世纪具有潜力的新能源清洁动力汽车之一,影响其推广应用的最重要因素是高成本,开展全生命周期经济性分析至关重要。目前国内外学者对氢燃料电池汽车的生命周期成本评价研究主要集中于零部件成本、燃料价格等因素,而考虑国家及地方补贴政策、运维和报废成本以及不同运营里程、不同车型下经济性分析的较少。从用户的角度,通过对购置成本、运营成本、维护成本、回收残值、补能和抗寒影响以及国家和地方补贴等多种因素进行综合分析,建立全生命周期成本模型,针对乘用车、客车和卡车等不同车型,分场景开展经济性成本评价,将其与传统燃油汽车和纯电动汽车的经济性进行对比分析。面向未来,作出经济性预测,并提出一系列对策建议。     

利用BP神经网络预测钢材单位挤压力

以钢材中C和Cr的成分、变形程度和单位挤压力的关系为研究对象，在Matlab语言环境下，以正挤压试验数据作为训练和预测样本，用5节点的单隐含层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测。结果表明，采用正交试验和人工神经网络相结合的方法来预测单位挤压力是有效和可行的。