基于可靠度的隧道管片强度与厚度设计

隧道围岩属性的内在随机性和空间变异性导致围岩传递到管片上的荷载具有很大的不确定性.为解决传统隧道管片设计方法偏于主观或过于保守的问题,依托北京地铁14号线菜户营—西铁营区间盾构隧道工程,在充分利用已有地质勘探资料建立围岩参数随机场的基础上,提出了围岩随机属性映射过程和管片失效概率计算流程.此外,利用基于MCS随机有限差...     

不同工法下双孔隧道施工引起地表沉降的随机预测研究

由于城市双孔隧道施工的复杂性,隧道开挖对地表沉降的预测及控制成为一个亟待解决的问题。本文基于传统随机介质理论,利用极坐标转换,得到双孔隧道施工地表沉降规律公式。以广州某双孔隧道施工为例,对采用CRD法、CD法和双侧壁法施工的双孔隧道,分别建立PLAXIS 3D模型,并将其理论预测值与数值模拟值进行对比分析。研究结果：不同工法下地表沉降预测结果整体趋势与数值结果基本吻合;采用CD工法和CRD工法引起的最大地表沉降理论值与数值模拟值较为吻合,双侧壁导坑工法下的双孔隧道施工引起的地表沉降的随机预测解与数值模拟解相差最大。     

基于随机前沿引力建筑企业走出去区位选择

研究目的:区位选择好坏直接关系建筑企业走出去的成败。本文识别建筑企业走出去区位选择影响因素,基于随机前沿引力构建区位选择模型,以ZTJ集团为例,探究我国建筑企业走出去关键影响因素及区位选择,为建筑企业走出去区位选择提供理论支持。研究结论:(1)影响建筑企业走出去关键因素包括：东道国市场规模、工业化程度、基础设施水平、自然资源禀赋、制度环境、科技水平、劳动力水平和企业自身因素;(2)不同东道国对ZTJ集团走出去吸引力不同,在具有项目经验的目标国家中,积极响应“一带一路”沿带国家,且项目需求和市场潜力较大东道国对ZTJ集团走出去更具有吸引力;在不具有项目经验的发达国家,对ZTJ集团走出去也有较大吸引力,但很难进入;中国建筑企业及政府应采用多种手段,积极拓展发达国家建筑市场;(3)本文研究可为建筑企业走出去进入国际市场区位选择提供理论参考。     

“一条船一次查”海事综合执法模式探究

为了落实海事信息化一体化对“互联网+监管”的要求,深圳海事局启动了“深海监管服务平台”项目,该平台打破传统业务界限,通过创新综合执法业务流程,实现深圳海事“一次登轮检查,填写一张检查表格,完成多个检查任务”的综合执法信息化流程再造。     

基于LTE-M的下一代列控数据通信系统设计与可用性评估

相对于传统的基于通信的列车运行控制系统(communication based train control,CBTC),下一代列控系统将具有架构可靠、速率快、成本低以及服务质量高等优点,且数据通信系统的可用性能够保障列车的安全和高效运行。面向下一代列控系统,首先设计基于LTE-M(long term evolution-metro,LTE-M)的通信系统结构;然后针对下一代列控系统典型场景,利用确定与随机Petri网(deterministic and stochastic petri nets,DSPN)进行可用性建模,最后进行模型求解和可用性评估。仿真结果显示,基于LTE-M的下一代列控数据通信系统能够满足实际通信需求,其可用性分析方法可以完成数据通信系统的可用性建模与评估。     

集装箱舱位分配的随机动态优化方法

优化舱位分配的必要性随着运输技术的迅猛发展,在短短几十年的时间里,集装箱海上运输成为国际运输市场中占统治地位的服务方式。集装箱运输作为一个资本密集型行业,班轮公司在集装箱船舶和集装箱上投入了大量的资金。集装箱航运市场激烈的竞争和运输需求的不确定性,导致班轮公司要创造可观利润具有一定的难度,有些航运公司甚至发生了亏损,所以航运公司在长期运营规划决策上有必要通过优化舱位分配等手段来增加航运利润。     

面向作战任务的舰载指挥控制系统结构优化匹配分析

对舰载指挥控制C2系统结构进行优化匹配分析,是正确合理使用C2系统的前提和依据.本文利用随机Petri网(SPN)建模工具,得到舰载C2系统的可行结构空间;以C2系统及时性和处理能力为匹配测度,得到面向作战任务的舰载C2系统结构优化匹配模型;结合实际情况给出实例应用,得到某型舰载C2系统的最优匹配结构.提出的方法操作简单,通用性强,为舰载C2系统匹配分析提供一种新的思路和方法.     

基于小波神经网络的地铁基坑地表沉降随机预测

通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小.在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性.利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化.在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型.工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8％,相比传统公式的计算值更具合理性.     

海上风电机组齿轮箱散热异常状态预测方法

齿轮箱是海上风电机组的关键部件,其散热状态直接影响着风电机组的运行状态。为减少因齿轮箱散热异常影响机组运行状态进而造成不必要的发电量损失,提出一种随机森林算法的齿轮箱散热异常状态预测模型。该模型首先基于风电机组运行机理对数据进行预处理以及的样本的标定,然后基于随机森林算法进行模型训练,最终实现风电齿轮箱散热异常状态的预测,通过2个风场现场SCADA数据的试验验证,该预测方法的精度达到97.1%,证明了所提方法能够有效及准确地对海上风电机组齿轮箱的散热状态进行预测。     

基于随机Petri网的车险理赔效率建模与分析

为提高车险理赔效率,构建车险理赔效率随机Petri网模型,基于工作流网结构和实务操作流程分析模型的正确性并改进模型,采用软件PIPE验证模型的合理性。以某保险公司500起车险事故理赔数据为研究对象,构建与随机Petri网同构的车险理赔效率马尔可夫链,分析车险理赔流程中的低效率环节。结果表明：拒赔、定损和赔款处理流程耗时较多,与车险理赔实际情况吻合。车险理赔效率随机Petri网模型通过变迁利用率和标识流速能动态地描述车险理赔系统的运行时效。根据车险理赔效率分析结果,可缩减定损环节和赔款处理环节时间,显著提升保险公司的车险理赔效率和客户的服务体验。