地铁供电系统中压开关柜电流分析理论和方法

通过分析地铁供电系统不同电压等级的设备电流特征,确定35 kV电压等级设备电流可构造标准曲线,采用机器智能学习算法分析、测算地铁供电系统中各类开关峰谷时段运行电流,以均值-方差方法确定电流的高度异常偏离点,实现异常点数据周期内统计以及实时提醒功能。应用电流实测值分析电流在工作日、节假日的不同曲线,为负荷预测和非正常运行方式下的负荷叠加风险提供预测和评估依据,保障供电系统的安全运行,提高负荷管控效率。     

卡西姆港燃煤应急电站卸煤码头港池水域平面布置优化

针对复杂水域条件下大型散货码头的水域平面布置,基于卡西姆燃煤应急电站码头工程项目,根据对周边已建工程、红树林以及水动力等主要影响因素的深入分析提出初步平面方案,并通过船舶操纵模拟试验对平面布置及相关尺度进行优化,合理确定本工程平面布置方案。结果表明,本工程的建设对周边影响较小,水域尺度能够满足船舶通航及靠离泊要求,水域平面布置合理。     

LNG码头应急通道与应急锚地研究

本文针对LNG应急逃离情况以及国内LNG应急锚地使用现状,总结分析国内、外LNG应急锚地布置情况;结合江苏滨海LNG码头通航条件,提出LNG应急通道及应急锚地三种布置方案,通过操船模拟试验论证比选并得出结论,供类似工程参考。     

Strain prediction for critical positions of FPSO under different loading of stored oil using GAIFOA-BP neural network

FPSO (floating, production, storage and offloading) units are widely used in the offshore oil and gas industry. Generally, FPSOs have excellent oil storage capacity owing to their huge oil cargo holds. The volume and distribution of stored oil in the cargo holds influence the strain level of hull girder, especially at critical positions of FPSO. However, strain prediction using structural analysis tools is computationally expensive and time consuming. In this study, a prediction tool based on back-propagation (BP) neural network called GAIFOA-BP is proposed to predict the strain values of concerned positions of an FPSO model under different oil storage conditions. The GAIFOA-BP combines BP model and GAIFOA which is a combination of genetic algorithm (GA) and an improved fruit fly optimization algorithm (IFOA). Results from three benchmark tests show that the GAIFOA-BP model has a remarkable performance. Subsequently, a total of 81 sets of training data and 25 sets of testing data are obtained from experiment using fiber Bragg grating (FBG) sensors installed on the surface of an FPSO model. The numerical results show that the GAIFOA-BP is capable of predicting the strain values with higher accuracy as compared with other BP models. Finally, the reserved GAIFOA-BP model is utilized to predict the strain values under the inputs of a 10-day time series of volume and distribution of stored oil. The predicted strain results are further used to calculate the fatigue consumption of measurement points.     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

频繁爆破下隧道内振动传播的数值研究

为揭示频繁爆破下隧道内振动传播衰减规律,文章以蒙华铁路段家坪隧道为工程背景,利用LS-DY NA建立了三维隧道模型,模拟分析了多次爆破下隧道内近区和中远区的振动传播规律。结果表明,质点垂向峰值振速随距离和爆破次数的增大而减小,少数振速有增大的现象;近区振动衰减较快,中远区振动衰减比近区缓慢;中远区a值比近区至少小12.5%,但整体上二者的a值随爆破作用次数的增加呈缓慢上升趋势;系数K随爆破作用次数的增加而降低,近区K值降低速率普遍大于中远区,且近区K值比中远区至少大29.1%;频繁爆破下,中远区比近区较符合萨道夫斯基经验公式。     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

横梁端部节点优化

通过有限元计算,对比几种常见的横梁端部连接方式,综合考虑结构整体强度、钢材使用量、舱室空间利用率、施工便利性等方面的影响因素,确定较优的连接过渡方式和过渡结构的参数尺寸,为船舶设计横梁端部节点形式的确定提供参考。     

装配式综合管廊在地铁车辆基地中的发展及应用探讨

装配式综合管廊在地铁车辆基地中的应用尚处于探索阶段,为了将装配式综合管廊与地铁车辆基地有效结合,提出一种适合于地铁车辆基地的装配式综合管廊解决方案。系统研究车辆基地发展装配式管廊的可行性,从目前车辆基地综合管廊建设和运营现状出发,提出了单仓和双仓两种管廊断面模式。通过应用BIM技术对管线进行碰撞检查和节点深化设计,并在管廊设计中考虑相关附属配套设施。工程实践证明,装配式综合管廊比现浇管廊土建成本减少4%,工期缩短45%,从安全、环保、质量、工期、场地、运维等多方面具有明显优势,应大力推广。下阶段应从标准化设计、施工方面对装配式管廊进行系统研究并争取尽快应用到实际项目中。     

大跨度钢箱梁斜拉桥中跨合龙关键技术

以4座主跨超过400 m的钢箱梁斜拉桥中跨合龙控制为背景,对大跨度钢箱梁斜拉桥中跨合龙的2种方法进行对比分析,对合龙各主要工序的关键技术进行研究。提出了合龙段配切长度的计算公式和合龙口宽度连续观测的测点布置方式。建议:在调整好合龙口姿态后可不加压重,也可不采用临时劲性骨架锁定;采用无线采集设备采集合龙口结构的温度场,用激光测距仪测量合龙口宽度以提高观测效率和安全性;在悬臂施工阶段关注梁长累计误差并通过调整后续梁段的制造长度消除之。