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841.
某地铁车站深基坑北侧邻近新建住宅高楼,南侧毗邻另一个在挖基坑。以该车站基坑开挖为背景,通过分析基坑的实测数据,重点研究基坑在此特殊工况下其南北两侧围护墙水平位移和地表沉降的差异以及建筑物沉降和立柱沉降。分析实测数据可得:北侧围护墙水平位移和地表沉降均大于南侧,且常常超过变形报警值;北侧坑壁上的主动土压力大于南侧坑壁所受主动土压力,又由于周边卸载导致南侧墙底产生被动土压力,使得其向坑外偏移;北侧坑壁土体最大水平蠕变率和最大地表沉降蠕变率均略大于南侧;周边高楼沉降以及立柱沉降均在报警值以内,其中高楼沉降均匀,而由于南侧的开挖卸载,立柱的隆起也不明显。 相似文献
842.
843.
陈培植 《湖北汽车工业学院学报》1999,13(2):35-40
本文提出的基于动态链数据压缩的打印机绘图算法,其既对图形数据作了有效压缩,又提高了绘图速度,并解决了文字输出,将图形和文字统一起来。克服了其它方法的不足。 相似文献
844.
结构健康监测(SHM)技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用,但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中,首先总结大数据的概念和构成要素;然后分析SHM数据的工业大数据属性,梳理桥梁SHM大数据的研究方向;随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状,在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景;最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明:SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点;大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用,但其并非SHM大数据研究的重点;SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求,以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合;深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法;有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知;异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。 相似文献
845.
IntroductionTheimportanceofsampled-dataestimationorfilteringisincreasingbecauseoftherapiddevel-opmentinthetechnologyofdigital... 相似文献
846.
In this paper, we reformulate conventional data envelopment analysis (DEA) models and propose a novel method for evaluating sustainability of suppliers in the presence of interval volume discount offers, fuzzy data, and ordinal data. To this end, we convert all data into interval data. To convert fuzzy data into interval data, we use nearest weighted interval approximation by applying weighting function and we convert each ordinal data into interval one. Then, using enhanced Russell model, interval efficiencies are obtained. After that, using preference degree approach, we rank suppliers. Finally, a case study is presented to illustrate our proposed approach. 相似文献
847.
交通量是交通规划、交通管理、道路规划设计的重要依据.但是由于交通量数据收集系统的故障、处理错误等种种原因,会出现数据缺失的现象.为了解决这种问题,基于多种缺失数据的插补方法,提出了利用缺失期间前后数据的改进指数平滑法,并对这些插补结果进行了比较分析,为常年交通量短期缺失数据插补方法的应用提供了理论与实践依据. 相似文献
848.
Door-to-door travel times in RP departure time choice models: An approximation method using GPS data
A common way to determine values of travel time and schedule delay is to estimate departure time choice models, using stated preference (SP) or revealed preference (RP) data. The latter are used less frequently, mainly because of the difficulties to collect the data required for the model estimation. One main requirement is knowledge of the (expected) travel times for both chosen and unchosen departure time alternatives. As the availability of such data is limited, most RP-based scheduling models only take into account travel times on trip segments rather than door-to-door travel times, or use very rough measures of door-to-door travel times. We show that ignoring the temporal and spatial variation of travel times, and, in particular, the correlation of travel times across links may lead to biased estimates of the value of time (VOT). To approximate door-to-door travel times for which no complete measurement is possible, we develop a method that relates travel times on links with continuous speed measurements to travel times on links where relatively infrequent GPS-based speed measurements are available. We use geographically weighted regression to estimate the location-specific relation between the speeds on these two types of links, which is then used for travel time prediction at different locations, days, and times of the day. This method is not only useful for the approximation of door-to-door travel times in departure time choice models, but is generally relevant for predicting travel times in situations where continuous speed measurements can be enriched with GPS data. 相似文献
849.
850.
隧道建设消耗资源和能源,并向环境中排放大量温室气体。为解决当前隧道碳排放计算的清单数据难以获取、隧道施工碳排放难以估计的难题,通过在隧道碳排放方面的长期探索,总结当前中国公路隧道碳排放计算、清单数据、影响机制和排放预测的研究进展。首先,通过调研国内外隧道碳排放计算的文献,介绍隧道建设碳排放计算方法;
其次,结合算例阐明使用数据清单和排放系数评估隧道施工期碳排放的计算方法,明确不同施工工序和材料能源对碳排放的贡献; 然后,基于大量隧道施工碳排放计算结果,使用统计分析方法探明隧道施工碳排放的关键影响因素,并使用线性回归方法建立碳排放预测方程;
最后,针对当前隧道碳排放计算中的2大难题,即难以获取隧道碳排放的基础清单数据、排放数据难以在不同部门和企业中流通,提出发展资源能源计量和区块链技术,促进隧道行业节能减排的持续发展。 相似文献