化学植筋在码头胸墙修复中的应用

化学植筋技术在建筑领域应用十分广泛,但是在港口工程中应用较少。根据后锚固技术理论分析了化学植筋在素混凝土结构中的破坏形式,并在某码头胸墙修复工程中采用群锚化学植筋技术,对破损的素混凝土胸墙进行加固修改,使之恢复原有功能。     

上汽“航母”受阅

雄风满帆,大家气派。新能源汽车、自主品牌汽车、合资品牌本土化产品是上汽展区夺目看点。作为国内汽车行业"航母级"集团军群的上汽集团,挟东海海风登陆北京车展。在经过长达10年的年均增长24%的高速发展期之后,中国汽车终于回落至"平稳发展期"。2011年,中国汽车增幅仅为2.5%。     

三维复杂群桩水流力特性数值模拟研究

本文利用ANSYS Fluent,通过建立的三维水动力数值模型研究了矩型圆柱群桩在不同桩距条件下的水流纵向水流力、横向水流力及总水流力分布规律。同时,对目前实际工程中常用的菱型、圆型及哑铃型圆柱群桩在不同桩距下的纵向水流力、横向水流力及总水流力进行了研究。     

土建项目群吊作业安全管理研究

本文基于某核电站土建项目群吊作业安全管理实践,对塔吊的合理布置及选型进行了阐述,对群吊作业的碰撞风险进行了分析,对土建项目群吊防碰撞方面的管理技术措施进行了总结,并对所选取的塔吊智能化防碰撞系统的运行机理和应用效果进行了论述。其群吊作业的安全性,不仅有效保证了土建项目的安全生产,也对其他同类工程群吊作业的安全管理有着重要的借鉴意义。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

家庭光伏发电系统动态经济调度研究

随着光伏发电技术的快速发展,我国安装光伏发电系统的用户逐年增长,研究家庭光伏系统动态经济优化调度问题具有重大意义。以用户收益最大化为目标函数,设置上网比例和买电比例作为决策变量,充分考虑家庭光伏发电系统的并网收益、购电支出、政府补贴、光伏阵列和蓄电池系统维护支出等因素,确定了发电系统的经济效益调度模型。在MATLAB仿真环境中,以某家庭光伏发电系统24 h内的运行调度为算例,选取目前市面上实行的几种购电电价机制,采用改进型粒子群优化算法对所建立的模型进行寻优求解。分别比较了基本不同电价机制和不同的负荷情况下所得到的最优收益,最终为调度者提供了最好的调度策略。     

VLCC货舱区分段吊装方案的自动化设计

VLCC超大型油轮(Very Large Crude Carrier)的载重量可达30万吨以上,能够装载200万桶原油,其设计和制造难度在船舶工业中具有非常大的挑战性。随着船舶工业的集成化、信息化发展,大型船舶的分段制造和吊装工艺越来越成熟,大量的工艺与装配信息为船舶工业的发展提供了保障。本文研究的目标是VLCC货舱区分段吊装方案自动优化设计,首先介绍VLCC船舶的特点,然后详细分析VLCC船舶的吊装工艺和流程,最后基于粒子群优化算法,研究了VLCC船舶货舱区的吊装方案自动优化。本文对于改善VLCC船舶吊装工艺、提升效率和降低成本有一定意义。     

Preparation and Properties of Hydroxyethyl Methacrylate Chemically Modified Temperature-Sensitive Microgels

A novel series of poly (N-isopropylacrylamide-co-hydroxyethyl methacrytate) (p (NIPAM-co-HEMA))microgels were prepared through precipitation polymerization. Nuclear magnetic resonance (NMR), transmission electron microscopy (TEM), ultraviolet-visible spectroscopy (UV) and dynamic light scattering (DLS) were employed to characterize the microgels. The experimental results indicate that the prepared microgels with narrow distribution remain good temperature sensitivity after incorporation of functional -OH groups. In marked contrast to the general rule, incorporation of hydrophilic HEMA makes the volume-phase-transition temperature shift to the lower temperature due to the strong intermolecular H-bonding between amide and -OH groups, -OH and -OH groups.