龙昌公路隧道Ⅳ级围岩大断面机械化施工技术

为解决我国公路隧道建设中存在的以人工作业为主、施工机械化程度低、工序循环时间长、施工进度缓慢、安全风险高等问题,以贵黄高速龙昌隧道施工为例,结合中国的隧道规范与欧洲新奥法设计理念,对龙昌隧道采用大断面法进行施工,提出“9+N”设备高度配合隧道建设施工系统及其施工技术,即三臂凿岩台车、拱架锚杆安装台车等9种专用隧道施工机械设备与多功能地质钻机、全自动注浆机等多种辅助隧道施工机械设备搭配,采用相应机械化施工技术,无间隙地进行隧道施工。结果表明,“9+N”施工技术改善了隧道施工作业大量依赖人工的现状,提高了隧道施工的机械化程度、工作效率和安全性,降低了隧道施工人员数量,减小了施工对环境的影响,保证了隧道的施工质量。     

大直径泥水盾构常压刀盘温度在线监测系统设计与应用———以杭州望江路过江隧道工程为例

在盾构施工过程中,刀盘温度的异常升高会导致刀盘磨损加剧,甚至造成刀盘变形,严重影响盾构施工及安全。为了实时监 测盾构刀盘温度,避免刀盘温度过高所带来的危害,以杭州市望江路过江隧道工程为依托,建立一套大直径泥水盾构常压刀盘温度 在线监测系统,结合无线传输技术,利用安装在刀盘背面的传感器收集刀盘温度数据,并对数据进行整理和分析。结果表明: 1)该 系统能避免信号屏蔽和泥水盾构掘进的干扰,长时间稳定监测刀盘温度; 2)盾构单环掘进时,刀盘温度呈周期性变化,与盾构工作 流程相匹配; 3)盾构连续掘进时,掘进产生的热量会在刀盘上稳定积累,使得刀盘温度曲线的峰值持续升高; 4)在刀盘温度异常升 高时,通过向刀盘注入分散剂,并观察刀盘温度变化,可以对刀盘形成泥饼和前方地质突变2 种情况进行区分。本文设计的刀盘温 度在线监测系统可以用于分析刀盘情况、判断地质变化和调节掘进参数。     

新能源乘用车大数据系统的开发及应用

从新能源车的设计开发出手,对关键的几个核心部分使用了大数据进行开发应用。整个平台的搭建都是在基于大数据的应用基础上实现的,从整个系统架构到数据结构平台,从服务应用的远程监控到车辆运行管理和故障预警,以及电池充放电、驾驶行为分析、后续OTA 及其他服务,都体现出了大数据系统服务的作用。     

大数据平台在新能源汽车安全领域的应用

通过利用行业内主流的大数据技术搭建新能源大数据平台,重点对新能源汽车车联网大数据进行算法研究、建模分析。分别从故障远程在线诊断、车联网大数据指标分析、车联网大数据算法模型等方面对新能源汽车故障、驾驶行为、充电行为等进行深入研究,以保障新能源汽车车辆安全。     

液压升降装置机液伺服系统响应特性分析

本文针对大惯量、大功率特性的液压升降装置起动时,存在快速响应和稳定性较难兼顾的突出问题,分析了阀控柱塞缸特性及机液伺服系统原理,建立了机液伺服系统的控制数学模型,运用经典控制理论分析方法,得出系统开环、闭环传递函数,并在时域内开展了阶跃信号输入下的系统响应特性分析,明确了影响系统性能的参数设计原则,为实际工程设计提供理论依据。     

建筑垃圾改良膨胀土特性试验研究

通过不同掺比、不同级配组合建筑垃圾掺入到膨胀土后进行室内试验,分析试样的无侧限抗压强度、CBR力学特性和膨胀特性规律。结合建筑垃圾改良膨胀土作用机理,对工程特性进行分析。研究结果表明:一定比例掺量的建筑垃圾可以显著改善膨胀土的物理力学、膨胀性能;建筑垃圾改良膨胀土的力学特性、胀缩性取决于建筑垃圾的掺比和土的初始含水量大小,此外级配对其也有一定影响。当建筑垃圾掺比为40.0 %左右,混合土含水率为12.4 %左右、采用19.5～31.5 mm粒级再生料时,建筑垃圾改良膨胀土具有更好的工程特性,满足路基填料的要求。     

高温入模承台大体积砼水化热监测分析

珠海市洪鹤大桥3#主墩承台平面尺寸为43 m×17 m,高6 m,承台砼浇筑量为4386 m^3,在30℃左右的高温季节进行施工。为确保承台大体积砼的施工质量,避免大体积砼结构产生温度裂缝,对承台大体积砼温度进行监测,发现承台第一层砼的施工温控指标超过规范建议值;针对其产生原因进行温控措施调整,并将调整后的温控措施应用于承台第二层砼施工,达到了较好的温控效果。     

澜沧江—湄公河航道二期整治项目水文测量实施方案

澜沧江—湄公河航道二期整治项目全长631 km,具有落差大、水流湍急、流速大、水情复杂等特点,是典型的国际山区航道。现场水文测量采用多种设备和技术方法,分段管理和实施,包括比降观测、水文断面测量和表面流速与流向测量等,其中电子浮标法在流速大的河段表面流速与流向测量中效果良好,可为长距离山区航道整治水文测量提供参考。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。