配比对盾构施工惰性浆液性能影响研究

选择5因素(水胶比X₁、胶砂比X₂、粉灰比X₃、膨水比X₄、减胶比X₅)、3水平开展惰性浆液正交试验,分析了各因素对的惰性浆液稠度(锥入度P)、凝结时间t_s、固结收缩率ε、28天抗压强度f₂₈及泌水率η等5个性能的影响规律;采用偏最小二乘回归(PLS)得到基于5个因素的惰性浆液各性能指标的回归公式,将各性能指标的PLS回归值与测试值进行对比以验证回归公式的合理性;在基准惰性浆液中分别掺入减水剂(减胶比X₅=0、0.002、0.004、0.006、0.008)和CMC增稠剂(掺量0、0.05%、0.10%、0.15%、0.20%),测得所制备惰性浆液的锥入度P、泌水率η、黏度μ和流动度F,分析了减水剂及CMC增稠剂的改性效果;讨论了惰性浆液的工程地质适用性。结果表明：水胶比对各个指标影响均较大,胶砂比对凝结时间、固结收缩率影响较大,膨水比与减胶比对锥入度、泌水率影响较大,粉灰比总体影响较小;PLS回归公式可用于惰性...     

河南省物流业集聚对零售业发展的影响研究

通过分析河南省物流业聚集对零售业产生的影响,提出应加快物流业与零售业一体化的步伐,以促进物流业与零售业的协调发展。     

基于AIS数据的交汇水域船舶会遇态势辨识

船舶会遇态势辨识是实现船舶安全避碰的重要前提,交汇水域复杂的通航环境和船舶运动的不确定性使在辨识会遇态势过程中容易出现误判的情况.为准确快速辨识交汇水域的船舶会遇态势,提出联合支持向量机-贝叶斯滤波(Support Vector Machine and Bayesian Filter,SVM-BF)的辨识会遇态势模型和...     

三维空间路线连续性衰退对公路安全性影响分析

为深入分析公路三维空间线形连续性衰退对事故频数的影响,采集广东省内3条高等级公路243 km道路设计资料,共1 768条有效事故数据,利用Tobit回归模型分析三维空间路线连续性衰退对公路安全性的影响.应用微分几何空间的基本理论,提出公路线形连续性衰退表征参数,利用Tobit回归模型对数据样本中单元内总曲率差(TCD)...     

基于自回归模型的船舶姿态运动预报

介绍了自回归时间序列分析法的建模预报原理,并给出了船舶纵摇运动预报应用实例。为检验船舶纵摇运动预报效果,还用船舶纵摇观测数据进行了仿真研究,将真实曲线与预测曲线比较,观察其拟合程度的好坏。实例分析表明,自回归预报算法简单且容易实现,预报精度约为4.6%左右。自回归时间序列分析法亦可用于船舶横摇、首摇等姿态的时间序列预报,该方法在工程中具有很大的实用价值。     

消波型高速船剩余阻力系数的回归分析

消波型高速船是介于排水型、滑行型船之间的一种优化过渡型船型,具有优良的快速性能,目前已广泛应用于内河及沿海。本文根据近20艘该船型的船模试验及实船试航资料,运用回归分析方法,给出了以傅汝德数、长度排水量系数、方型系数、宽度吃水比为自变量的剩余阻力系数回归公式。     

城市交通仿真系统设计与开发

依托智能交通系统对交通规划过程提供技术和决策支持,是当前中国大城市ITS建设的一项重要任务.建设面向规划决策的交通信息平台的主要目的,是通过长期、全面的数据采集和信息提炼,实现交通规划建设决策的科学化.首先运用系统分析方法对面向规划决策系统的用户--管理决策者、交通技术人员、公众进行了需求分析,提出系统软件和硬件架构;对系统实现中的关键技术问题进行了详细探讨;最后,介绍了如何应用上述设计方法实现深圳市城市交通仿真系统.城市交通仿真系统的设计理念、系统构架、功能设计和关键技术,将成为提高交通部门决策水平和业务能力的新的途径与模式.     

外形参数对翼身融合水下滑翔机的高升阻比特性影响研究

针对翼身融合水下滑翔机,分析了各种外形参数对其升阻比的影响大小排列,以提高外形设计效率.首先,基于势流理论和粘性修正,提出一种可实现翼身融合水下滑翔机外形参数大变形情况下的升阻比快速计算方法;然后,采用最优拉丁超立方设计进行外形参数的高效均匀采样,并建立多元二次回归模型对样本数据进行最小二乘拟合;最后,根据归一化的回归...     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.