浅埋软塑粘土隧道冬季防寒保温施工技术

哈尔滨绕城公路天恒山隧道为国内第1座严寒地区浅埋大跨软塑粘土地层隧道,具有地基承载力低、含水量大、粘结力差和易塌方等特点。隧道在施工过程中采用洞口保温门、压入式通风与地表竖向通风孔联合通风等措施,保证了洞内施工温度,达到节能和环保的效果;二次衬砌表面设置保温防火层,预防了冻害的发生。为在寒冷地区隧道的修建中采取行之有效...     

临界区奥氏体化过程的研究

以铁素体+珠光体为原始组织,研究了20号钢、16Mn钢和11CuP0.5Si2.0Mn钢在临界区加热时奥氏体的形成。测定了临界加热奥氏体转变的动力学曲线,并用电子探针分析了合金元素的分配。     

基于图像色相值突变特征的钢轨区域快速识别方法

应用彩色图像中不同区域HSL色彩空间中色相值突变特征提取轨检图像中钢轨边界点, 对多条不同等分线处钢轨边界点进行直线拟合以确定钢轨边缘, 识别目标钢轨区域。分析了机器视觉轨检系统序列图像中轨枕、砟石、扣件与钢轨的分布特征及不同特征区域图像色相值的突变特征, 研究了轨检图像不同等分数值下等分线处色相值突变点与钢轨边界点的对应关系, 讨论了不同等分值对识别时间与识别失败率的影响。在不同光照条件下对识别方法与传统方法进行了对比分析。分析结果表明: 当等分值为8时识别效果最优, 识别失败率为5.0%, 识别时间为4.65 ms; 在500~1 000、1 000~10 000、10 000~100 000 lx三个特征光照强度区间, 识别方法在木枕与混凝土枕轨道中钢轨区域的平均最大识别时间分别为4.57、4.48 ms, 比传统方法分别减少了44.4%、47.1%, 识别时间标准差分别为0.15、0.12 ms, 比传统方法分别降低了91.8%、93.6%, 平均最大识别失败率分别为3.5%、3.3%, 比传统方法分别降低了66.0%、76.9%, 识别失败率标准差均为1.6%, 比传统方法分别降低了68.9%、71.1%。可见, 本文方法是一种机器视觉轨检系统中目标钢轨区域识别的有效方法。     

季节性冻土区路基专用太阳能主动供热装置研究

基于季节性冻土区路基冻胀特征及供热需求分析,设计1款采用太阳能主动供热的路基专用供热装置.通过模型试验分析装置供热温度、供热量、供热效率随太阳辐照量的变化规律,建立考虑纬度和日序数的供热温度预测公式.通过对路基长期供热效果的数值模拟分析,研究装置防冻胀效果.结果 表明:路基专用供热装置供热温度随太阳辐照量的提高而增大,...     

应用和改造卡斯特纳公式求取家竹箐隧道塑性半径

本文叙述了家竹箐隧道不用折扣取值而用数解法通过卡斯特纳公式求解塑性区半径的方法。这要求在公式中除了应恰当地采用因随开挖面积不同而形成的形常数即开挖圆半径之外 ,还应特别计及开挖时人为的支护抗力。此二者都是通过家竹箐隧道施工实践而总结出来的宝贵经验。     

铁路地区业务段综合资产管理信息系统建设方案的探讨

铁路地区集中设置了机务段、工务段、车辆段、电务段、水电段、房产段等,承担铁路资产管理任务.现行的信息化方案中,设备资源、技术力量,资金和管理等都分散设置,将极大地阻碍信息化的发展.本文提出建立地区数据中心、处理中心,并引进EAM技术建成铁路地区各业务段的综合资产管理信息系统的解决方案.     

舱外航天服使用能力被动关节机械臂的检测系统

舱外服是宇航员出舱活动（EVA）的保护装备,宇航员穿着后活动能力必然受一定限制,对其检测是评价宇航服的一个重要指标,也是太空作业中被操作件的设计依据．本文作者研制了一种能够检测舱外服使用能力的被动关节机械臂;设计了检测机械臂的结构、电控检测方案;建立了检测机械臂系统的数学模型;分析了该检测系统的标定方法和检测误差．按照检测方便性设计了软件界面,检测数据经处理后采用OpenGL在界面显示．实验表明,该系统的各项精度指标都能满足舱外服的检测要求．     

励磁电流功率放大器数学模型及其稳定性研究

对励磁电流精确控制是发电机励磁系统的重要要求,本文对具有H半桥结构的励磁电流功率放大电器工作原理进行分析和仿真。建立了以H半桥励磁电流功率放大器和感性负载为对象的电流闭环控制数学模型,并在对模型进行合理简化基础上,根据根轨迹和劳斯判据理论推导PI调节器参数的稳定域,通过试验验证了PI调节器参数对系统稳定性能的影响。根据分析和试验对控制器参数进行调整,确定合理的PI调节器参数,实现励磁电流以较小的超调量和较快的响应速度稳定输出。试验结果表明了理论推导的正确性,该方法简单有效,具有一定的工程应用价值。     

用PROLOG语言在第五代计算机中实现三种同步机制

以日本新一代计算机技术研究所研制的个人顺序推理机ＰＳＩ为模型，详细讨论了用ＰＲＯＬＯＧ语言在新一代计算机操作系统中实现忙式等待、信号灯、条件临界区三种同步机制的情况，并进行了评价，软件模拟程序已在微机上调试通过。     

A parameterized consideration set model for airport choice: an application to the San Francisco Bay Area

Airport choice is an important air travel-related decision in multiple airport regions. This paper proposes the use of a probabilistic choice set multinomial logit (PCMNL) model for airport choice that generalizes the multinomial logit model used in all earlier airport choice studies. The paper discusses the properties of the PCMNL model, and applies it to examine airport choice of business travelers residing in the San Francisco Bay Area. Substantive policy implications of the results are discussed. Overall, the results indicate that it is important to analyze the choice (consideration) set formation of travelers. Failure to recognize consideration effects of air travelers can lead to biased model parameters, misleading evaluation of the effects of policy action, and a diminished data fit.