密集波分传输系统设备维护及应急故障处理

密集波分复用传输系统具有传输容量大、成本低等特点,在铁路通信中得到广泛应用。介绍该系统的网络站点组成,并在此基础上提出系统日常维护的注意事项。除此之外,针对在系统出现紧急故障时,如何进行应急故障处理给出了处理流程和定位方法,以提高整个系统的运行可靠性。     

基于耗散能理论的沥青路面温度疲劳开裂分析

该文通过沥青混合料温度循环作用下所产生的温度应力和应变的变化规律,运用耗散能理论分析沥青混合料的疲劳破坏过程,以便在路面维修改造设计中加以应用。     

自卸汽车液压系统故障2例

针对实际工作中出现的2例自卸汽车液压系统的故障,介绍了一种可以根据经验和借助适当的检测工具,对相关零部件进行从简单到复杂的逐一排查方法,以及使故障得以快速排除的分析思路。     

240／275系列机车柴油机传动机构中间齿轮装配破损故障的技术对策

根据沈阳铁路局近年240／275系列机车柴油机传动机构中间齿轮装配破损的数据统计，分析了故障发生的原因，提出了解决问题的技术措施。     

水底大型泥水盾构盾尾密封失效的应对技术

水底大型盾构法隧道常因地层透水性强、水压高而采用泥水平衡盾构机施工,盾尾密封失效事故发生概率较低,但一旦发生其后果较为严重,甚至是灾难性的,风险等级评价为3C,即三级需要决策采取措施的风险。针对杭州市庆春路过江隧道盾构掘进过程中盾尾密封失效导致漏水漏浆的险情,分析了其盾尾密封失效的原因,研究提出了大型泥水盾构盾尾密封失效情况下采用液氮冷冻措施形成盾尾冻土环帷幕止水,在冻土帷幕止水保护下对盾尾管片拆、复拼并检查、更换、增补盾尾刷综合治理技术,经工程实践证明该技术是安全、有效、合理的。     

基于细-宏观数据交互的桥梁水毁数值仿真

为精细化探究桥梁水毁倒塌机理，基于计算流体力学与泥沙动力学数值仿真，得到桥梁冲刷形态演变与波流力时程数据，构建桥梁水毁全过程的连续倒塌数值模型；通过开发细-宏观数据交互接口，将冲刷所致边界条件改变与波流力对桥梁结构作用效应实时传递至结构域桥梁连续倒塌数值模型，高精度连续仿真冲刷发展与波流力作用下桥梁水毁全程力学响应与结构形态演化；最后，通过河源东江大桥倒塌案例分析，验证该仿真方法与数据交互接口的正确性和有效性。结果表明：河源东江大桥连续倒塌可能由冲刷掏空基础后倾斜、拱脚薄弱节点失效以及非制动墩承受不平衡水平推力所致；所提出的仿真方法可实现冲刷仿真、波流力计算与结构倒塌分析的同步交互实施，可为从水文源头探究桥梁水毁失效机理与倒塌模式提供精准高效的分析工具，为桥梁抗水设计、评估以及未来规范修订提供理论基础与技术手段。     

潜水器载人舱的不确定性测度计算方法研究

本文研究状态函数中存在概率数和证据数的混合状态下的系统不确定性分析方法问题,用于解决在产品实现过程中部分信息的认知不足。传统概率分析方法无法建立认知不确定信息模型,无法反映产品在实现过程中不确定性影响的问题。本文将证据理论不确定度分析方法融入传统JC算法,在计算随机变量迭代时开展认知变量极值计算,进而可以处理随机和认知不确定性变量同时存在时的混合不确定性问题。本文建立了4500 m载人潜水器载人舱不确定度分析模型,基于改进JC算法计算得到载人舱失效似然性测度和失效可信性测度值,同时采用实验设计法对影响载人舱不确定性测度的因素进行分析,分析表明测度影响较大的因素是真球度和极限拉伸强度,测度对真球度和厚度两个因素的单位数量变化比较敏感。     

复杂地质条件下TBM刀具失效形式及原因分析与应对措施

为研究分析复杂地质条件、不合理掘进参数等与TBM刀具异常损坏、刀具消耗的关系，以利于TBM掘进效率和施工成本的控制，在系统阐述TBM刀具常见失效形式的基础上，研究分析总推力、刀盘转速、刀具贯入度等掘进参数及不同围岩单轴抗压强度、石英质量分数等地质参数对刀具磨损及异常损坏的影响规律。以引汉济渭秦岭隧洞和中天山隧道工程为例，对刀具消耗及失效形式进行统计分析，并从刀具选型、检查及维修等方面，提出针对性的优化方法。最后，基于目前刀具配置及监测技术存在不足的现状，提出应进一步研发刀间距可调的刀具配置技术，以确保不同地质条件下的刀具破岩效率；同时，加强对TBM工作环境具有较强适应性的新型刀具状态监测系统的研发及应用。     

A context aware system for driving style evaluation by an ensemble learning on smartphone sensors data

There are many systems to evaluate driving style based on smartphone sensors without enough awareness from the context. To cover this gap, we propose a new system namely CADSE system to consider the effects of traffic levels and car types on driving evaluation. CADSE system includes three subsystems to calibrate smartphone, to classify the maneuvers, and to evaluate driving styles. For each maneuver, the smartphone sensors data are gathered in three successive time intervals referred as pre-maneuver, in-maneuver, and post-maneuver times. Then, we extract some important mathematical and experimental features from these data. Afterwards, we propose an ensemble learning method on these features to classify the maneuvers. This ensemble method includes decision tree, support vector machine, multi-layer perceptron, and k-nearest neighbors. Finally, we develop a rule-based fuzzy inference system to integrate the outputs of these algorithms and to recognize dangerous and safe maneuvers. CADSE saves this result in driver’s profile to consider more for dangerous driving recognition. The experimental results show that accuracy, precision, recall, and F-measure of CADSE system are greater than 94%, 92%, 92%, and 93%, respectively that prove the system efficiency.     

沥青拌和站的故障成因与防治措施

阐述沥青拌和站的主要构成、工作原理,并结合实际对沥青拌和站的故障产生的原因进行深入分析,并提出相应的防治措施,可为同类工程提供一定的参考。