舰空导弹武器系统维修保障能力评估指标体系研究

简要分析了建立舰空导弹武器系统维修保障能力评估指标体系的必要性,并对维修保障系统进行了简单的分析。给出了指标体系的建立原则,根据评估指标体系的建立程序,结合部队实际维修工作,围绕人力资源、维修设施、维修器材、维修设备、技术资料、保障资料管理几个方面的内容,建立了舰空导弹武器系统维修保障能力评估指标体系。给出了基本指标的意义和计算方法,该指标体系客观全面,易操作,可为准确评估其维修保障能力提供决策支持和准备。     

专利引进船用柴油机标准化技术分析

对我国专利引进船用柴油机标准化技术的状况进行了技术分析,并对我国船用柴油机标准化技术工作面临的挑战,提出了建议。     

铁路信息化与电子商务

本文重点探讨了铁路信息化与电子商务的时代背景,指出铁路信息化与电子商务是国 家信息化与电子商务的有机组成部分,但又具有特殊重要意义,探讨了铁路信息化和电子商务 的远期发展体系结构和发展方向。 铁路信息化与电子商务是一个庞大的系统工程,也是当前进行研究的热门课题,的确有许 多值得探讨的问题,可以认为铁路信息化是铁路电子商务的基础,也可以认为铁路电子商务是 铁路信息化的高级形式.本文试图从铁路信息化的时代背景来说明铁路信息化与国家信息化 的关系和本身具有的特殊意义,以及铁路信息化与电子商务的远期体系结构和发展方向.     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

地铁车站支护与主体结构相结合深基坑变形

依托济南某地铁车站基坑工程,建立考虑土与结构共同作用的三维数值模型,模拟支护结构与主体结构相结合的基坑施工全过程,研究基坑的围护桩侧移、坑外地表土体沉降和坑底土体回弹规律.结果表明:随着开挖深度的增加,围护桩向基坑内部运动,且最大侧移沿桩身逐渐增大,最大值为开挖深度以上1m 左右;混凝土立柱的存在会明显加大围护结构的整...     

无线自组网式钢支撑应力监测系统在地铁车站深基坑施工中的应用

为保证地铁车站深基坑施工开挖过程中钢支撑施工安全和工程质量,根据现场深基坑的实际情况,采用了无线自组网式钢支撑应力监测系统。首先,介绍了自组网式系统的组成和工作原理;其次,对钢支撑轴力重点部位合理布设WSN(无线传感器网络)协调器、WSN路由器、WSN采集器以及应力传感器进行实时监测;最后,介绍了无线自组网式钢支撑应力监测系统与普通系统的优缺点,发现该系统能够及时反馈信息,并且在一定程度上降低了人员的劳动强度,可以有效避免支撑轴力超过设计强度导致支承破坏而引起的整个支护体系失稳。     

客运专线动车调度应用系统分析

动车调度作为客运专线运营中的重要组成部分,合理构建动车调度系统,将是提高铁路运营效率、增强列车运行安全的重要手段分析动车调度业务的特点,提出针对客运专线动车调度业务的动车调度系统构建方案.     

锦屏一级水电站尾水调压室穹顶施工技术

锦屏一级水电站尾调室洞径大、地应力高、地质条件复杂,穹顶施工中的质量控制及施工期围岩稳定是施工中的重点和难点。针对这些特点进行研究,确定了穹顶开挖的质量控制方法、及时支护的施工方案以及不良地段和岩爆部位的支护措施。施工质量得到了良好的控制,施工期工程安全得到了保证,并取得了一定的经验。     

机场及终端区仿真优化系统建模及实现

对机场及终端区系统运行进行优化是缓解交通拥挤和延误的重要措施。采用解析模型,便于实现机场及终端区系统的优化,但由于建模过程中简化过多造成众多优化模型实用性不强。计算机仿真模型可以准确表征复杂系统的各种约束,但一般的空中交通计算机仿真软件都不具备优化功能。文中采用Arena仿真平台,对机场及终端区系统飞机运行过程进行分析和建模,同时在仿真模型中嵌入基于Memetic算法的优化模块,实现了集仿真和优化功能于一体的机场及终端区仿真优化模型。     

高速公路连拱隧道施工变形预测的GA-SVR智能模型研究

基于连拱隧道支护结构繁多,施工工序复杂,同时由于施工影响,现场监测数据较少且数据误差较大,造成传统方法很难用于连拱隧道的施工变形预测。针对于此,支持向量回归（SVR）算法可以任意精度逼近任意函数,与神经网络相比具有小样本、全局优化和泛化性能好的优点。本文结合铜黄高速公路富溪连拱隧道的施工变形监测,采用遗传算法来优化支持向量回归算法的模型参数,形成GA-SVR算法,建立起了连拱隧道变形预测的GA-SVR智能模型。采用此模型对富溪隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与GA-BP模型对比可以看出本文所建立的GA-SVR智能模型具有极高的预测精度,完全可用于连拱隧道施工期的变形预测,也为类似工程提供了借鉴。