复合地层下泥水盾构管片上浮规律及影响因素分析

针对在盾构隧道施工中经常出现的管片上浮问题,以南昌轨道交通4号线泥水盾构过江隧道为工程依托,通过数理统计方法对泥水盾构穿越不同地层时管片上浮量进行归纳分析,探讨地层参数以及盾构掘进参数对管片上浮的影响规律.研究结果表明:在全断面砂层中掘进,管片上浮量小且上浮值变化稳定;而当进入上软下硬地层和泥质粉砂岩层,管片上浮量急剧...     

桥梁结构健康监测基于相关性分析的多源数据预测算法研究

通过大数据预处理和分析技术,对位移、应变、风速、温度、湿度和索力等桥梁监测数据进行分析。首先使用傅里叶变换和小波变换,分析了不同监测数据类型之间的相关性,之后通过Bi-LSTM多源预测模型验证了相关性分析的结论。结果表明：位移信号与温度信号之间具有负相关性、位移信号与湿度信号具有正相关性,引入相关性强的桥梁监测数据建立多源预测模型能有效提高预测精度。研究结果对桥梁结构健康监测数据的关联分析与挖掘有参考价值,可为桥梁的日常养护、监测运营和应急管理提供决策依据。     

重载铁路线路设备智能感知体系框架研究

重载铁路由于轴重、运输密度大,在重载列车的频繁作用下,线路基础设施服役状态变化快,严重影响重载列车的运营安全。以朔黄铁路为背景,分析线路设备运维现状与智能运维需求,融合应用人工智能、BIM+GIS、北斗、物联网、大数据等先进技术,以移动检测、实时监测为主导,搭建基于空天车地一体化感知体系框架。在这一体系框架下,结合既有检测监测技术应用现状,建立线路设备空天车地一体化检测监测、数据汇集与平台应用层的技术架构,提出测试货车、隧道衬砌表观检测车等智能化感知技术以及平台应用层的主要功能与技术性能。     

道路压实检测数据集成与可视化技术研究

道路的施工建设过程是一个数据容量庞大,数据特征冗杂、信息传递与交互过程复杂的施工活动,传统的施工数据存储、管理与分析依赖于纸质文件和部分电子文件,存在数据利用率不高、数据特征难以挖掘、数据价值难以体现等局限,难以有效地为施工质量把控与运营阶段的数据信息移交提供支撑与服务。因此,提出一种基于BIM的路基路面压实检测数据集成与可视化框架,通过BIM平台与数据库实现在信息模型中集成施工数据,进行数据分析与数据可视化,并结合实际工程案例应用与验证。研究表明：框架具有可行性与有效性,可为基于BIM技术的道路施工精细化建设与管理提供思路与技术参考。     

基于全息感知的公路高边坡自动化智能监测

边坡监测逐渐从人工转为自动化,结合南宁吴圩机场至隆安高速公路高边坡工程案例,详细介绍智能监测系统在变形监测中的应用,并对2020年7月份的智能监测数据进行分析。结果表明：该工程的地表位移发生了一定变化,但在允许范围内,其边坡处于安全阶段。     

SNCF列车维护系统的数字化转型

法国国家铁路公司(SNCF)采用了一种将远程诊断与状态监测相结合的列车维护新方法.文章介绍了新维护系统的开发过程,及其在提高性能和降低成本方面的优势.     

改善预应力连续箱梁耐久性措施探讨

近年来大量预应力混凝土箱梁在运营阶段相继出现了影响结构正常使用及结构耐久性的受力裂缝。从以下几个方面探索改善预应力连续箱梁耐久性的措施、建立全寿命成本分析优化设计理念;加快抗裂、抗渗等高性能混凝土材料的推广和应用;改善原有预应力连续箱梁施工工艺、结构形式;设计时充分考虑桥粱使用时所处的环境,针对具体的环境采取适当的措施减少环境对桥梁耐久性的影响,加强运营阶段的管理和维护。     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

基于BIM的数字建造工业化平台中业务管理的多源数据集成关键技术研究

随着BIM技术的不断发展,BIM平台在施工全过程的应用逐渐丰富。集成整合平台背后全生命周期的工程数据,并将数据传递至工程建造各个环节当中进行应用,是BIM平台发挥作用的本质。如何在工程的全生命周期收集和整理工程数据库,并传递至各个工作流程中发挥作用,是开展BIM平台建设的重点。以乌鲁木齐市东进场高架道路工程为实例,重点研究BIM平台中工程数据库的建立,分析如何在项目的设计阶段和施工过程中采集工程数据,并将工程数据库应用于项目管理。