太行山隧道膏溶角砾岩地段施工监测与分析

太行山隧道是石太客运专线的重点工程,是目前我国在建最长的铁路山岭隧道。该隧道在DK85＋055～DK93＋900之间穿越累计4 410 m长的膏溶角砾岩地层,这种软岩硬土地层胶结极差,强度低、水理性强,并且有弱膨胀性。为保证隧道的正常施工,掌握围岩动态和支护结构的工作状态,施工过程中进行了系统的监控量测工作,分析了围岩压力、支护应力特征和洞室稳定性状态,反馈信息,指导施工,为隧道顺利建设提供技术支持。     

浅谈混凝土钻孔灌注桩施工质量控制

介绍钻孔灌注桩施工的质量控制中,钻孔、清孔、成孔过程的控制方法,以及水下灌混凝土的灌注方法和出现故障的排除措施.     

虚拟仪器实现污水参数实时在线监测

介绍了利用美国NI公司的Lab VIEW5．0开发多参数污水在线监测系统的过程，讨论了设计中的关键技术。     

IGS超快星历在对流层实时监测中的应用研究

通过比较广播星历和IGS（国际GPS服务机构）目前提供的3种精密星历的精度和时延性，得出只有超快星历（IGU）才能满足对流层监测的时间要求．根据实际数据进一步分析了超快星历卫星轨道和卫星钟差的精度，提出了利用轨道松弛联合轨道质量指数加权的方法，并利用四川GPS连续观测网（GPSNOS）的实测数据进行了检验．结果表明，此方法可以解决IGU中的“病态”卫星问题，从而使IGU能有效地用于对流层实时监测．     

基于LabVIEW虚拟仪器的挖泥船液压设备监测系统的研制开发

从船载液压系统的特点出发，以液压传动理论为基础，在虚拟仪器平台上研制开发了挖泥船液压设备监测系统．介绍了该系统软件的结构和模块设计，以及系统监测点的选取和信号采集系统的组成与主要功能，并从理论上阐述了基于液压油压力波动和污染物浓度分析的监测方法，应用国际通行的油液污染度评定标准（污染物浓度ISO代码）提高了监测结果的合理性和可靠性．     

城市轨道车辆噪声控制的研究

本文在城市轨道车辆噪声、振动测量及数据分析的基础上,针对其噪声源和噪声传递途径,分析研究了各种减噪措施,为轻轨车辆设计和有轨电车改造提供了依据。     

预应力连续刚构桥的常见病害形式及维修加固施工监控问题的探讨

目前，大跨径预应力混凝土连续刚构桥的修筑技术在我国取得了长足进步．但在一些已建成桥梁中出现了种种病害。在总结其病害形式的基础上．探讨维修加固施工监测与控制的重要性．并以体外预应力加固技术为例．论述施工监控的主要内容厦其注意事项，具有重要的意义。     

基于隧道围岩监控量测的位移反演实践

基于隧道围岩监控量测的位移反分析能够充分考虑施工过程中各种因素的影响,获得更接近工程实际的岩体力学参数,能有效指导隧道的动态设计和信息化施工,因而对于复杂地质条件下隧道及地下工程的设计、施工具有重要意义.     

石龙山隧道新奥法施工围岩变形监测研究

新奥法是目前广为采用的隧道动态监测施工技术。以石龙山隧道施工监测为例,详细说明了该技术在隧道施工中对围岩位移及受力变化的监控实施程序,并根据量测数据的分析处理对支护结构进行调整。实施结果表明,此方法能有效控制围岩的稳定性,节省支护费用,确保施工安全。     

Nonlinear Statistical Process Monitoring Based on Control Charts with Memory Effect and Kernel Independent Component Analysis

A novel nonlinear combination process monitoring method was proposed based on techniques with memory effect (multivariate exponentially weighted moving average (MEWMA)) and kernel independent component analysis (KICA). The method was developed for dealing with nonlinear issues and detecting small or moderate drifts in one or more process variables with autocorrelation. MEWMA charts use additional information from the past history of the process for keeping the memory effect of the process behavior trend. KICA is a recently developed statistical technique for revealing hidden, nonlinear statistically independent factors that underlie sets of measurements and it is a two-phase algorithm: whitened kernel principal component analysis (KPCA) plus independent component analysis (ICA). The application to the fluid catalytic cracking unit (FCCU) simulated process indicates that the proposed combined method based on MEWMA and KICA can effectively capture the nonlinear relationship and detect small drifts in process variables. Its performance significantly outperforms monitoring method based on ICA, MEWMA-ICA and KICA, especially for long-term performance deterioration.