一种共轨接力移行机的应用

共轨接力移行机是指在同一个移行轨道内包含2个或多个移行机,在移行的某一个或几个位置增加载体举升装置,此位置作为其中的2个移行机的共用位置,一个移行机移到此位置,举升装置把输送载体放在此举升装置上,第一个移行机移到安全位置后,第二个移行机移入此位置,举升装置下降把输送载体放入移行机内,第二个移行机把输送载体放入对应位置,...     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于改扩建工程的沥青中面层标高控制技术研究

高速改扩建工程中,沥青中面层摊铺时新老路面标高存在高差、拼接接缝、横坡不一致等问题,严重影响上面层施工质量.结合济青高速改扩建工程具体案例,根据摊铺机单机大宽度一次性同步调平与摊铺的设计思路,对路面不同高差的松铺厚度、摊铺机夯锤振幅以及压实机具组合等标高控制关键技术进行了系统研究和参数调整.工程实践表明,该施工方案应用...     

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...     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

基于超限学习机的黄土高路堤预拱超填研究

黄土山区公路建设存在大量V形冲沟,使路基产生过大工后沉降,为解决工后超标准沉降问题,减小工后沉降处治成本,需设计路基预抛高（预留沉降量）,使公路交工验收时高程符合设计要求。现行规范对如何布设预抛高没有明确说明,因此有必要研究黄土高路堤沉降分布规律,提出其预拱超填方法,针对此类问题依托渭武高速公路工程,通过对试验路历时2年多的沉降观测,得到路基施工期、路面施工期及公路通车1年后的路基沉降数据,提出黄土高路堤沉降随时间和空间的分布规律,得到路堤沿时间及纵、横断面的沉降分布特征,为黄土高路堤填筑末期预抛高的布设形式奠定了基础;基于超限学习机算法,建立黄土高路堤工后沉降预测模型,利用实际沉降观测数据与模型预估结果进行对比,采用平均绝对百分误差对预测结果精度进行评定;最后,通过定量分析填土高度、施工速率、路面重力、路基路面验收时间及交通量修正对路堤工后沉降的影响,提出基于可靠度的黄土高路堤预抛高预测模型及公式,据此给出基于超填平衡的试验路纵、横断面预抛高设置方法,并通过工程实例,验证预抛高模型及公式的准确性。研究结果表明：该沉降预测模型精度良好;研究结果可为黄土地区高填方路基填筑末期预抛高的详细布设提供参考。     

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。     

岩石掘进机关键技术展望

经过5个阶段的发展,TBM在我国的应用正在不断推广,应用前景十分光明,挑战也十分严峻。简要总结我国TBM研究与应用的5个发展阶段和应用前景,分析TBM施工面临的6大挑战： 地质多样化带来更多的地质风险; 应用领域亟待拓展; 设备技术发展赶不上施工需求的变化; 施工进度不均衡; 施工环境越来越严苛; 存在不合理的施工合同。从TBM设计制造及施工应用的9个方面提出展望： 核心部件国产化; 提升各种地质条件下的破岩能力; 提高出渣能力及可靠性; 提升初期支护及超前加固性能; 研发异形断面TBM; 圆形断面TBM开挖隧道的空间合理利用; 大力推动TBM周转使用和再制造TBM应用; 研究极端恶劣地质条件下TBM施工技术; 促进国产配套施工设备研发应用。只有不断深入研究TBM设备与施工的关键技术及前沿技术,有效解决设备设计制造和施工过程中遇到的难题,才能不断提升我国TBM设备与施工技术水平,避免陷入关键技术受制于人的窘境,促进我国TBM事业持续健康发展。     

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。