自动敲击设备在汽车隔热板装配应用

在汽车市场竞争日益激烈的当今,智能装配是当下汽车生产的主流趋势。将自动敲击设备应用在汽车底盘隔热板的装配中,在满足生产节拍前提下,用机器人代替人工敲装,降低了人工成本,对汽车装配生产线的自动化实现有着积极而重要的作用。     

论纯电动乘用车总装生产线的设计

总装生产线设计开发是总装工程的重要内容。文章结合纯电动乘用车的结构特点及工艺要求,对其总装生产过程进行了深入研究及思考,然后以生产线设计步骤为主线,着重分析了基本信息的收集、工艺流程及主线的设计、工艺设备及工艺布局的选择等关键环节,最终提出了纯电动乘用车总装生产线设计工作的方法及要点,这些方法及要点对于总装生产线规划与设计具有一定的实用价值,能有效地保证开发质量、缩短开发周期、降低设计成本。此外,对于企业加快形成更加科学化、高效化、规范化的汽车总装生产新局面有积极的指导意义。     

粉沙质海岸港口外航道淤积物粒径组成的预报方法研究

预报淤积物的粒径组成,在特定的情况下是十分重要的。就目前泥沙研究的水平而言,预报淤积物的粒径组成只能进行概化研究,并得出可供参考的结论。从粉沙质海岸泥沙淤积机理出发对此进行了初步探讨,计算的方法得到了实测数据的检验。提出的研究方法可以有针对性地解决粉沙质海岸的工程问题。     

客车车窗玻璃粘接工艺探讨

通过执行粘接玻璃的工艺规范,提高粘接玻璃的粘接质量。     

深水浮式生产设施一体化海洋监测系统国产化分析

针对深水浮式生产设施的全方位监测,开展海洋平台监测系统发展和应用现状的国内外调研,阐述一体化海洋监测系统（Integrated Marine Monitoring System,IMMS）关键技术。引入深海一号能源站监测系统实例进行海洋监测系统国产化探索,分析海洋监测系统国产化的发展方向,为今后深水浮式生产设施的安全完整性管理提供借鉴。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

基于卫星遥感平台的浅层地下水推断模型

采用遥感—数学—模型相融合的方法建立浅层地下水推断模型。该模型克服以往勘察方法费用高、效率差、周期长的不足,从未知出发,由面到点,层次分明、衔接有序。经实地考察验证,模型精度较高,效率较快,具有一定实用性,不仅可以宏观、快速、高效地确定浅层地下水的分布和范围,而且可以降低费用,缩短周期,为进一步找水工程布置提供依据。     

现代港口物流发展的投入产出评价体系

分析了我国港口发展的现状,介绍了港口物流投放产出模型的编制方法和相关表格,阐述了港口物流投入产出模型的应用分析。以避免对港口过度投入和重复建设所带来的产出效益降低,提出以投入产出模型为基础,对我国港口物流发展的投入产出规划提供理论指导。     

HSP声波反射法在地质超前预报中的应用

隧道超前预报是近年来颇受工程界和地质界人士关注的课题,方法很多,实践也比较丰富,声波反射法便是其中之一。从声波反射原理、工作状况和实际工程应用等方面,阐述HSP声波测试在隧道开挖中的应用价值和意义。     

综合超前预报方法在岩溶区隧道不良地质体探测中的应用

岩溶区隧道施工过程中易发生涌水突泥等灾害事故,为保证岩溶区隧道的施工安全,降低施工灾害发生的概率,施工前有必要对隧道进行超前预报。依托湖北省保宜高速公路尚家湾隧道,通过地质分析研究了尚家湾隧道的岩溶发育特征,利用 TSP超前预报系统和地质雷达等物探手段对尚家湾隧道的地质缺陷体进行了探测,并结合短距离钻探进行对比分析,探测结果与现场实际揭露情况基本吻合。综合采用 TSP 超前预报系统和地质雷达可较为精确预报岩溶区隧道的不良地质,其预报手段可供类似工程借鉴。