浅谈采用midas civil进行上承式拱桥设计思路及适用方法

以贵州福泉市叠翠路洒金谷大桥为背景,介绍借助midas civil 2012等现代先进计算软件,对主拱圈拱轴系数的选取、活载增大系数的计算、以及结合规范进行后处理的简便适用的方法。     

一种轴箱内置式转向架用齿轮箱的研制及试验验证

基于轴箱内置式转向架空间紧凑、下部限界要求高等特点,研制出了满足轴箱内置式转向架接口要求的齿轮箱传动装置,并通过齿轮箱型式试验,对齿轮箱温度、噪音、振动等指标进行验证,齿轮箱整体状态良好,安全可靠,满足使用要求。     

基于FFD和轴变形方法的翼身融合水下滑翔机外形参数化建模

外形参数化是水下滑翔机外形优化设计的重要内容,针对现有几何参数化方法在翼身融合水下滑翔机外形参数化中存在的问题,本文提出一种基于FFD和轴变形方法的翼身融合水下滑翔机外形参数化建模方法。该方法首先基于B样条方法,建立翼身融合水下滑翔机外形的FFD参数化模型,实现滑翔机外形的自由变形;然后在此基础上,针对FFD参数化方法优化变量多的缺点,提出一种翼身融合水下滑翔机外形的轴变形参数化方法,对FFD控制体进行间接变形操纵,减少优化变量的数目;最后通过实例对所提方法的有效性进行了验证。     

高职航海院校技能型人才“工匠精神”培养路径研究

在“中国制造2025”战略和“双高建设”全面推行的背景下,高职航海类院校在航海类人才培养水平及高度需要提升,高职航海类院校就其专业的特殊性和实操性强等特点下,需要对教学模式及培养机制等方面进行改革。本文就如何将工匠精神融入到高职航海类院校职业教育及人才培养的环节当中作了一些探讨,并提出了一些具有针对性、可操作性的对策。     

航空安全短文本信息主题分析

为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用，提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析，结果表明，利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容，即飞行机组操作特征，通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题，即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题，通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位，尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点，是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于K-均值聚类和支持向量机的电动汽车行驶工况研究

针对现有行驶工况难以反映车辆真实驾驶情况的问题,以国内典型大中型城市——西安市为例,对电动汽车行驶工况构建方法进行研究.根据西安市道路布局,设计了城市道路行驶工况数据采集方案;提出了一种K-均值聚类和支持向量机相结合的半监督分类模型,构建了西安工况;最后将西安工况与原始试验数据和国际标准行驶工况进行对比.研究结果表明:西安工况与实际道路行驶数据特征参数的相对误差均小于5％,平均相对误差仅为2.66％,构建的行驶工况能够真实反映西安市车辆的运动特征;且由于动力系统的差异,电动汽车工况比内燃机车工况更为激进.     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。