青岛地铁1号线过海隧道工程双护盾隧道掘进机应用关键技术

青岛地铁在国内首次采用双护盾TBM(隧道掘进机)技术,实现了硬岩地层地铁区间隧道快速、安全、高效建设.结合青岛地铁1号线过海隧道TBM隧道段的施工实际,采用豆砾石、水泥浆、水泥-水玻璃双液浆复合灌浆材料及环箍分段注浆工艺成套技术,有效地解决了管片成型质量问题.根据近海区域穿越断层破碎带的施工风险,提出了地面精细化控制注浆、超前地质预报等综合技术,保障了施工安全.针对超深竖井垂直提升出渣效率低下的问题,创新性地研发了TBM洞内翻渣技术,其工效较常规方案提高1倍,为复杂条件下TBM高效施工提供了新的方案和思路,具有良好的推广价值.     

全球FPSO船型开发领域核心技术的演化分析

以国内外专利数据为分析对象,采用专利计量分析的技术方法深入研究浮式生产储油卸油装置(FPSO)开发技术的演化态势,对FPSO船型开发领域的核心专利进行分析,总结出FPSO船型开发的发展路线.结果表明:当前FPSO船型开发领域的主要研究方向是旧船改造、新概念FPSO和通用FPSO.旧船改造的技术点主要聚焦于超大型船舶设计;新概念FPSO的技术点主要集中于浮体形状设计、上部甲板大型化和刚性立管作业问题;通用FPSO的技术点主要侧重于标准化船壳设计、模块化FPSO设计和FPSO一体化建造,未来企业可考虑在模块化FPSO的上甲板承载与布局、管线布置、生活区布置、减摇和抑制垂荡问题上进行专利布局研究.     

Lyft收购Motivate与Uber角逐成为一站式交通服务平台

著名科技媒体The Information报道称,美国网约车公司Lyft即将收购单车共享租赁平台Motivate,交易价格据称至少为2.5亿美元。Motivate旗下运营着Ford GoBike、Citi Bike、BikeShare、CoGo、Divvy、Blue Bikes和Biketown等单车共享租赁品牌。这笔交易将让Lyft在共享单车领域领先于竞争对手Uber。今年早些时候,Uber以约2.5亿美元的价格收购了无桩共享电动车公司JUMP。     

川藏铁路桥梁工程与其他工程技术接口分析

川藏铁路建设面临着涉及专业广泛,施工条件恶劣等诸多挑战,导致技术接口繁多且管理难度大.川藏铁路修建的桥梁总数超过120座,铁路桥梁工程与其他工程的技术接口便成为川藏铁路接口管理的重点与难点,因此对其进行科学有效的管理是提升川藏铁路工程质量,降低管理成本的关键.采用结合三角模糊数确信度(triangular fuzzy number certitude degree,TFNCD)算子的模糊决策试验评估实验室(fuzzy DEMATEL)方法对川藏铁路桥梁与其他工程的技术接口进行研究分析.研究结果表明:桥隧连接与路桥过渡段对技术接口系统的影响最大,应分配更多的资源以确保工程质量;电力、通信、信号电缆的上下桥预留等技术接口有极强的相似性,可以采用类似的管理方法,提高技术接口的管理效率.     

铁路信息网络IPv6地址规划研究

IP地址是信息化发展的重要基础资源。通过调研分析铁路信息网络现状、IP地址使用情况、IPv6地址结构类型,充分结合铁路未来信息化发展需求,研究确定了铁路信息网络适用的IPv6地址类型和所需地址空间大小,详细设计出IPv6地址层级结构、信息标识规则,完成铁路信息网络IPv6地址规划、提出地址的分配使用方法,为铁路信息网络向IPv6演进奠定基础。     

基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。