日本高速铁路噪声预测方法

日本在设计、建设北陆新干线时采用的高速铁路噪声预测方法,是根据高速铁路噪声的特点,按车辆下部噪声、构筑物噪声、集电系噪声、车辆上部空气动力噪声分别计算后合成,预测受声点处的噪声级。该方法对我国高速铁路和客运专线铁路的噪声预测有一定参考价值。     

变压器换位导线股间短路点的查找与排除

变压器线圈制造过程中经常出现换位(组合)导线有股间短路现象,如何查找短路点并且有效地排除故障显得很重要。本文介绍目前常用的几种短路点的查找和排除方法。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

长梁山隧道F26断层施工超前地质预报

研究目的：在隧道施工中,准确预报施工前方地质条件,尤其是区域断层的规模、性质和影响范围,将影响施工质量、工期与安全。研究方法：在采用针对性地质调绘、掌子面素描、综合物探、水文长期观测等综合方法基础上,进行相关性分析。研究结果：采用节理相关性预报断层在洞内的出现里程位置,并推导出相关公式。研究结论：经施工验证F26断层采用的综合超前预报技术是合理的、有效的;运用节理相关性分析方法,预报了断层在洞内的出现里程位置;地质超前预报应针对地质特点,选取相应的预测预报技术。     

青藏线格拉段5T综合预报关联TFDS信息的探讨

为提高车辆红外轴温探测系统THDS的兑现率,现以青藏线格尔木—拉萨段实施的5T系统预报为基础,关联TFDS信息,进行了热轴综合预报探讨。文中给出了关联TFDS信息的解决方案,应用效果良好。     

基于地层损失的复合地层盾构隧道施工沉降研究

盾构隧道施工诱发地面沉降的影响因素较多,但主要因素可归结为地层损失引起的地层变形。基于现有地层损失的理论,对引起地层损失的注浆过程进行模拟,依此研究复合地层盾构隧道施工对地层沉降的影响。研究结果表明:隧道贯通时,土体最大沉降和隆起区域分别位于隧道拱顶和拱底;浆液的硬化会对地表和拱顶的沉降速率产生影响,当浆液弹性模量达到最终硬化的75%时,地表和拱顶的沉降速率达到最大值并开始逐步减小;地表和拱顶沉降随浆液的逐步硬化而趋于稳定,且拱顶沉降趋于稳定的速率更快。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

高速铁路路基沉降量预测方法研究

路基沉降是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素。结合沉降观测数据可以对路基沉降量进行预测。通过预测可有效保证高速铁路路基工程达到规定的变形控制要求,以合理确定无砟轨道的铺设时间。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域,工作难度大,是长期以来困扰高速铁路施工技术人员的难题。此文介绍了高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,极具代表性,有一定参考价值。     

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。     

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。