岩爆隧道柔性支护快速施工技术

为探究适合硬岩隧道岩爆段的快速施工技术,通过对硬岩隧道整体自稳性及岩爆特点的分析,提出以柔性支护为基础、以岩爆预测、松动圈测试和柔性网试验为保证措施的一种快速施工技术。依托米仓山隧道岩爆段的施工,利用陶振宇判据和Turchaninov判据对不同埋深下岩爆强度进行预测,合理划分米仓山隧道岩爆强度区段,并结合松动圈测试、柔性网试验,对锚杆和钢丝绳网的参数进行研究与验证。实践表明： 1)采用陶振宇判据和Turchaninov判据可以较准确地进行岩爆预测及强度区域划分; 2)利用松动圈测试结果能大致判断隧道开挖后围岩破裂区域的深度; 3)相比传统支护技术,采用喷射混凝土+涨壳式预应力锚杆+柔性防护网的快速支护技术,每循环施工可节省用时约4 h,整个岩爆区段施工速度可提高30%~40%。     

软土刀具的磨损预测——一种研究刀具磨损系统中主要影响因素的新方法

硬岩隧道掘进机的性能很大程度上取决于其切削刀具的磨损情况。刀具的磨损会降低掘进速度,进而导致掘进时间延长、项目成本增加。通常在隧道项目的规划阶段使用预测模型来进行磨损预测,而常规的磨损试验对磨损系统的考虑还不够准确,并没有考虑到刀具/土体的相互作用、周围介质（水、膨润土）以及掘进过程中的荷载等因素。针对该问题,专门设计了一个水平放置的磨损试验设备。本文介绍了该试验方法,研究并讨论了磨损系统相关因素对磨损率的影响。结果表明,该设备可模拟真实的掘进过程,很好地解决了上述问题,达到了高效、准确预测磨损的效果。     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

安车客服中心售后信息化管理平台上线

为了及时响应客户售后服务要求,监督售后服务过程,深圳市安车检测股份有限公司（以下简称“安车”）自主研发了售后信息化管理平台,利用大数据信息化技术,响应售后服务需求,主动跟踪售后进度,实时提供技术支持,监督售后服务过程,提高客户满意度。客户通过安车售后信息化管理平台报修后,系统可自动记录售后服务响应时间,推送售后任务下发,主动定位维修人员位置,实时更新维修状态,监督售后流程。     

基于吞吐量的集装箱码头卡车污染扩散研究

作为港口码头货物的主要陆上运输工具和能源消耗设备,集装箱卡车是港口区域大气环境污染的主要来源之一.从港口大气环境安全出发,分析环保部公布排放因子的局限性,综合考虑集装箱卡车保有量、发动机状态、运行工况、燃料使用和道路条件等复杂因素,通过功率法确定集装箱卡车尾气中CO ,SO2和NO2的平均排放因子.以长江某内河港口为案例计算得到该地区2016年全年各类污染的总排放量,并利用灰色预测估计未来10年该港区集装箱吞吐量的变化,与实际数据对比发现,模型精度达到了95% 以上,预测结果良好.借助高斯模型建立港区大气污染物风险扩散模型并计算未来几年集装箱卡车尾气排放对周围居民的影响.结果表明,2016年该地区4月日平均CO的浓度达到250 ug/m3;SO2浓度为57 ug/m3;NO2浓度为1 100 ug/m3.大气污染排放中NO2占比最大,分担率超过80% .各类尾气污染物24 h平均浓度已远超国家标准,港口区域集卡尾气污染对港口周边工作人员健康和港口所在城市大气环境安全威胁极大.      

降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究

为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型.      

基于神经网络的桥梁施工控制研究

将神经网络方法结合Matlab用于处理大跨度预应力混凝土连续梁挢施工控制中的箱粱线形控制的误差预测和调整。由于受诸多因素影响,标高的实测值与理论计算值有一定的差异,只有通过前期预测和后期调整相结合,才能保证成桥实际状态同设计要求一致。神经网络可利用实测样本的自学习达到到此目的。应用实例表明神经网络法的预测精度高,这对同类桥梁的施工控制具有一定指导意义。     

大跨径连续刚构桥长期挠度计算及预测分析

结合某连续刚构桥实测的长期挠度数据,通过建立不同模型工况的有限元模型,分阶段对结构的长期挠度实测数据与计算值进行对比分析。结果表明,考虑作用准永值和结构损伤以后的长期挠度计算方法更加接近实际下挠。在分析实测数据和计算结果的基础上,引入结构长期挠度修正系数的方法来预测结构长期挠度。     

中国和美国道路交通事故数据对比研究

采集了中美两国近十年的道路交通事故数据,通过对比分析发现我国交通事故死亡人数指标一直占居世界前列,在近三年才趋于下降态势,而美国道路交通安全的各项指标在世界范围内均处于最佳状况,交通事故死亡率指标在近十年基本一直处于稳定下降水平。究其原因在于美国成立了专门的道路交通事故研究机构,从不同角度对道路事故数据进行全面交叉分析,且及时将分析结果反馈运用于事故预测的各个方面,进而达到预防减灾的目的。该研究可为我国道路交通安全提供一定的参考和借鉴。     

2005款奥迪A8后备箱盖无法电动关闭

<正>车型:D4,配置CMD发动机、0BK变速器。VIN: WAURGB4H5CN××××××。行驶里程:6532km。故障现象:车辆在一次亏电无法启动后后备箱出现无法电动开闭故障。故障诊断:诊断仪检查后备箱控制单元J605无故障记忆,读取后备箱开启按钮开关和关闭按钮开关显示控制单元能正常接收信号。读取后备箱控制单元相关数据流如图1、图2所示。从数据流看尾门状态为"未限定",尾门状态由集成在V444后备