汶川地震震中区高速公路隧道超前地质预报方法

映汶高速公路公路位于四川汶川大地震震中,受地震强烈构造作用影响,隧址区岩体裂隙发育,松散破碎,存在构造富水,地震垮塌堆积体众多,地质条件极为复杂。文章根据本工程隧道的工程地质问题,通过对国内外隧道超前地质预报常用方法的分析,提出了针对本工程的隧道超前地质预报方案,并对地质预报的实施应用及效果进行了举例说明。     

基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法

针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。     

适于TBM施工的HSP法实时预报技术设计与实现

为实现TBM施工隧道的实时地质预报,以TBM刀盘滚刀破岩震动作为震源的HSP法地质预报技术为基础,通过分析TBM施工工艺与机身结构特点,对HSP系统硬件和软件进行优化设计,使其小型化、自动化和智能化,并搭载于TBM上进行智能控制。在TBM掘进过程中,首先,通过隧道轮廓位置的检波器连续或高频次地采集地震反射波信号; 然后,经系统软件对数据的自动处理,实时获取掌子面前方地层反射特征参数图谱; 其次,通过智能识别技术完成对不良地质反射界面的有效拾取与判识; 最后,实现不良地质的探测。通过对适于TBM施工的HSP法实时预报技术进行优化设计,实时探查前方地层不良地质(体)位置、规模与性质,为TBM的高效施工起到一定的推助作用。     

高埋深软硬岩互层地质条件下敞开式TBM岩爆段施工方法研究

基于喜马拉雅山区域某软硬岩性互层地质条件下的深埋隧洞工程,为解决该区域TBM施工过程中的岩爆问题,统计分析了TBM施工过程中的岩爆特征;在施工过程中开展了多种岩爆规避试验,形成了一套较完整的有针对性的施工方法： 1）岩爆风险巡查常态化; 2）超前地质预报和超前处理措施相结合; 3）支护材料和支护方式合理化; 4）掘进参数动态调整。在后续的施工中加以应用,取得了较好的效果,可以为类似地质条件下的安全施工提供参考。     

基于桥梁挠度长期监测值的动态预测

文章针对重庆高家花园嘉陵江大桥实时健康监测系统的挠度长期监测数据,根据监测信息的时间序列呈季节、循环等非平稳状态特点,介绍采用ARMA时间序列预测模型,对挠度监测数据中所包含的外荷载的变化趋势及结构抗力的衰变信息进行动态预测,同时建立了结构外效应的预测函数。结果表明,采用低阶模型能对挠度监测值进行较好的动态预测。     

信息化时代武器装备电磁兼容技术发展趋势

在C4ISR系统EMC和防护,EMC“预测分析法”设计与控制,电磁环境效应(E3)验证与评估及防护技术,频谱管理,以及EMC新技术、新材料、新器件开发应用等五个方面论述当前EMC技术的发展趋势。     

水下双层圆柱壳辐射声场欠定分离评估方法研究

水下双层加筋圆柱壳振动和辐射声场的评估对其辐射噪声监测和控制具有重要工程意义。文中通过结构振动模态参与因子向量自身的稀疏特性,分析提出了一种基于结构振动的辐射噪声欠定分离评估方法,可实现有限振动测点情况下的水下复杂结构振动和辐射声场的有效评估。数值和试验结果验证了文中方法的有效性,且所需要的振动测点数目少,具有良好的工程适用性。     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

基于GRNN的GSM-R场强覆盖预测算法

在比较Hata模型修正方法和GRNN算法场强覆盖预测效果的基础上,仿真分析了训练集构成和平滑因子选择对GRNN算法预测效果的影响,给出了训练集构成和平滑因子选择的方法;提出了电波传播环境相似系数来表征GRNN模型在不同环境下的适用性。仿真结果表明,两种传播环境的相似系数越大,由一种环境下测试数据确定的GRNN在另一环境下的预测精度越高。     

短时段交通流预测的RBF神经网络模型

介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。