基于全站仪的海洋钢结构物三维精度检测分析方法及应用

通过基于全站仪的三维精度检测分析方法的应用,实现对钢结构建造实物模型的三维整体描述,提供一种三维高精度检测分析方法。该方法能对实物模型进行整体及局部建造偏差分析,保证钢结构建造的后续工作顺利实施。开发了大型海工钢结构物建立物方基准模式及搬站测量模式,使得现场操作灵活方便。实现与建造实物模型和建造场地之间的数字化对比。     

与翻车机类型相关的站场布置研究

在充分研究翻车机能力及站场布置方案的基础上,研究不同运量下的站场布置及翻车机类型选择方法:从翻车机能力的角度出发,分析不同类型翻车机的作业模式及作业效率;再从车站布置的角度出发,对工程量、运量等方面进行对比,分析不同车站布置形式的优缺点。研究表明:(1)年运量小于500×10^4t时,宜选用1台或者2台单翻翻车机(折返式布置),可以节省用地,同时兼顾卸车能力;(2)年运量为500×10^4t^1 000×10^4t时,宜选用1台或者2台双翻翻车机(贯通式布置);(3)年运量为1 000×10^4t以上时,宜选用2台或者多台双翻翻车机(折返式布置);(4)当地形较为平坦且场地长度不受限制时,宜选用通过式布置,当场地长度受限制时,宜选用折返式布置。     

基于AnyLogic的地铁三线换乘站仿真研究

本文以"节点+同台+站厅"为换乘方式的"F"型三线换乘站、以"节点+通道+站厅"为换乘方式的"H"型三线换乘站、以"站厅+通道"为换乘方式的"H"型三线换乘站为研究对象,应用AnyLogic软件进行动态仿真,以空间服务水平、平均换乘距离、平均换乘时间等指标,分析不同站型、不同换乘方式的三线换乘效果。结果表明,"F"型空间服务水平优于"H"型车站,但后者的平均换乘时间、平均换乘距离普遍优于前者。对于"H"型车站,以"节点+通道+站厅"的组合,乘客的换乘时间、换乘距离均优于"站厅+通道"的组合。但因后者客流较为分散,中部站厅用于换乘的楼扶梯端部或换乘通道出入口不易发生拥堵,空间服务水平优于前者。     

基于Anylogic仿真技术的北京南站客流组织优化分析

本文针对北京南站地下一层客流组织的复杂性,依据站内功能区位布局及客流分布特征,利用Anylogic微观动态仿真软件对北京南站地下一层客流进行了仿真分析.建立了客流组织动态仿真环境模型,设计了仿真流程和评价指标体系.通过对站内的客流拥堵瓶颈分布、排队长度、等待时间等多指标评价分析,提出了客服设备(检售票系统设备、安全检查系统设备、换乘通道服务设备等)合理配置与运用管理的优化方案,为实际运营管理决策提供了依据.     

三维强度折减法在边坡抗滑稳定分析中的应用

针对黄金坪水电站进水口边坡1570m高程以上潜在不稳定块体,在对强度折减法适用性进行验证的基础上,采用三维强度折减法进行了稳定性分析．研究结果表明：该块体三维效应明显,主要表现在侧边界的阻滑作用．在实际工程中,对于三维效应明显的边坡,可以适当考虑边坡的三维效应,从而保证支护措施的经济合理．     

地铁车站设计中的客流参数研究

在地铁车站设计中,客流是众多车站部位规模和能力核算的重要参数。本文从地铁运营管理和功能疏散的角度,深化研究,提出超高峰客流量、最高聚集人数、紧急疏散人数三个参数指标．为地铁车站设计提供重要科学依据。     

西安地铁通化门站换乘系统研究

以西安地铁通化门站为例,结合换乘要素分析,进行交通换乘系统设计;提出按照基于"换乘主导站点"的思路进行地铁与常规公交的换乘设计;对换乘引导标志系统的设置要点进行了全面阐述.     

北京南站地区交通标志设置实证研究

交通标志的设置将影响驾驶员对路径的选择,从而影响道路的使用效率.本文分析各种车辆进出北京南站的流线,从信息的连贯性、清晰性两个方面分析北京南站地区外部路网标志缺少或不连续问题,标志缺失、不清晰问题,标志牌位置不当等问题,并结合北京南站区域交通特性及交通标志设计原则提出可行的改善措施.     

台山核电站取排水工程潮流泥沙数值模拟研究

采用TK-2D软件建立了台山核电站海域平面二维潮流数学模型,在对该模型进行验证的基础上,建立了工程海域的二维泥沙数学模型,并对该海域的悬沙场、地形冲淤变化进行了验证和计算,分析了整个海域泥沙运动及分布的特点.根据核电站取、排水量变化及各种取、排水方案,分别通过数值模拟计算给出取水系统造成的年冲淤强度和冲淤量;根据各方案...     

汽车驱动桥总成磨合机机械设计

根据汽车驱动桥总成传动机构空载磨合需要及相关工艺检测要求,结合各类驱动桥总成结构尺寸、转动力矩等相关参数,规划设备整体结构布置,并通过主材选取、各部位结构设计、传动系统设计、液压泵站方案设计、各项配置选型、安全防护设计等一系列工作,完成磨合机的机械设计方案并通过设计评审,保证顺利实现各项功能,满足磨合使用要求。