大数据技术在动力电池异常监控中的应用

新能源电动汽车其安全性一直困扰着行业与市场的发展,传统电池管理系统(BMS)储及计算能力不足,难以实 现动力电池的异常状态预测,基于车联网数据,搭建了大数据监控与管理平台,提出了动力电池热失控关键算法,并实现 了算法的平台集成与应用。应用结果表明,此系统应用能够有效评估和预测动力电池潜在安全风险,并能及时有效地指 导安全处置,从而降低整车安全事故发生概率。     

船舶辅机智能化技术应用现状及发展趋势

分析船舶辅机智能化需求,梳理大数据、智能算法和健康管理等主要智能化技术在船舶辅机中的应用现状,对这3类智能化技术的应用特点进行归纳总结,提出了船舶辅机未来主要在区域与功能集成、无人化机舱和船岸一体化的发展方向.     

基于BIM的三维配筋技术在小清河复航工程中的应用

船闸工程结构物体量庞大、结构复杂,钢筋图绘制、钢筋计量工作量大、难度高。针对传统二维配筋的技术手段存在配筋效率低下、成果质量差强人意、适应工程变更能力差的问题,对基于BIM的三维配筋技术进行研究,并结合小清河复航工程金家桥船闸工程,实现三维空间内对结构体的自动化配筋、钢筋编号计量、输出二维图纸。结果表明,基于BIM的三维配筋技术应用于船闸工程时具有有效提升配筋过程可视化程度、实现钢筋的信息管理和数据驱动的技术优势,其应用效果良好。     

异形结构抽真空罩在沉管焊缝密性检测中的应用

为了利用抽真空方式检测非平直板面结构的焊缝,则需设计制作异形结构抽真空罩。在深中通道沉管舾装工程中,为使沉管像海中行驶的船舶一样滴水不漏,其密封钢板焊缝密性检测率必须达到100%,但是因沉管钢壳结构设计原因,密封安装后存在各种异形结构,因此制作与其相匹配的异形结构抽真空罩才能达到100%全覆盖。本文结合深中通道沉管密封钢板的焊缝密性检测详细介绍了异形结构抽真空罩的设计与应用,为同类型工程提供借鉴及参考。     

大跨地铁风道导洞开挖的地表沉降分布规律研究

北京地铁8号线大红门桥站-和义站区间附属风道为跨度16.2 m的单跨结构,采用暗挖洞桩法(PBA工法)施工。为有效控制导洞开挖引起的地表沉降,必须合理安排导洞施工顺序。基于三维数值模拟方法对不同的导洞开挖方案地表沉降分布规律进行研究,并与地表沉降监测结果进行比较分析。结果表明:不同的导洞开挖顺序的地表沉降发展路径差别显著,但最终的沉降值基本一致;随着导洞的开挖,地表沉降槽宽度增加并不明显,但是由于导洞开挖的群洞效应,地表沉降速度发展较快。因此在后续的拱部开挖支护中,必须通过调整支护措施和开挖方案来严格控制地层沉降。     

大直径超长钻孔灌注桩荷载传递特性现场试验研究

通过无锡市地铁1号线高架桥段钻孔灌注桩试桩工程的现场静荷载试验及其桩身应力测试结果,分析层状地基中大直径超长钻孔灌注桩在竖向荷载作用下的荷载传递规律。试验结果表明:大直径超长钻孔灌注桩的荷载-沉降曲线无明显拐点,属缓变型;桩端承载力仅分担了桩顶最大加载值的6.8%,该试桩承载特征为典型的摩擦桩;桩身侧摩阻力与桩端阻力并不是同步发挥的,且两者之间相互影响;桩侧摩阻力呈由上而下逐步发挥的变化趋势;在具有相似物理力学特征的土层中,埋深对桩侧摩阻力的影响较显著,部分土层中桩侧摩阻力的实测值与规范的推荐值有明显差异。     

软弱夹层对隧道光面爆破效果影响机理研究

以一实际隧道为工程依托,采用ANSYS/LS-DYNA数值模拟方法,针对含软弱夹层围岩隧道光面爆破成型效果问题开展研究。根据软弱夹层与隧道光爆层的相对位置关系,对软弱夹层的空间分布形态特征进行归类和概化处理,提出一种适用于分析软弱夹层影响下光爆层爆破成型效果的概化模型;开展软弱夹层对隧道爆破成型效果影响的多工况数值计算,分别从爆炸应力波的传播及爆生气体的楔入2个方面探讨软弱夹层对隧道爆破成型效果的影响机理,推演得到不同软弱夹层赋存状态下隧道爆破成型轮廓分布图式;结合工程实际施工情况,提出软弱夹层条件下隧道超欠挖爆破控制措施并进行爆破试验验证。结果表明,推演的软弱夹层条件下爆破成型与实际吻合较好;爆破参数调整后,隧道爆破成型效果理想。     

110m超深地下连续墙成槽引起的地层扰动分析

超深地下连续墙面临成槽时间长、施工难度大、槽壁稳定差等难题,成槽施工对地层扰动较大。依托宁波轨道交通3号线儿童公园站基坑工程,采用铣槽机成槽技术,展开110$m超深地下连续墙现场试验,重点监测槽壁变形和周围土层沉降。此外,采用三维有限元模拟铣槽机成槽施工过程,进一步研究成槽引起的槽壁变形和地表沉降规律。研究成果可为超深地下连续墙成槽施工中槽壁的稳定性与墙体竖直度控制,以及地表沉降控制提供有益的参考与借鉴。     

城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案研究

铁路供电故障预测与健康管理(PHM)系统是以大数据技术为核心,以供电管理信息系统、6C数据中心、SCADA系统为支撑,按照国铁集团-铁路局-供电段三级管理架构进行设计和建设的供电设备大数据分析管理平台.基于大数据框架的PHM系统涵盖针对高速铁路接触网和牵引变电所的PHM技术方案,在多时空尺度上实现铁路供电故障预测与健康指标评估,全生命周期可靠性、可用性和可维修性的可视化分析和风险评估,以及优化维修决策.本文阐述了铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案的基本设计原则和系统架构,并对该平台涉及的关键技术和系统重要功能进行了探讨.