富水砂卵石地层中盾构隧道交叉重叠换边施工关键技术

在富水砂卵石地层中,盾构隧道交叉重叠换边施工尚属首次,为解决盾构掘进通过后地表不发生较大沉降、不对道路及管线造成破坏,在工程实施过程中采取了盾构掘进控制、地表注浆加固、洞内顶管注浆加固及施工监测指导施工的信息化施工技术,实践证明是比较成功的.     

路面铣刨机的工作原理与维护保养

通过对路面铣刨机的结构及工作原理的理论分析,针对路面铣刨机在正常作业过程中零件磨损的现象,提出路面铣刨机械的养护措施,对提高施工质量和效率,降低施工成本有着重要的意义。     

机器视觉新技术在自动表面检测中的探讨

介绍了机器视觉的作用、应用领域与国内外研究现状,提出了机器视觉新技术的研究及其在自动表面检测中的应用.     

基于虚拟软件VMWare的计算机实验教学设计

指出当前计算机实验教学设备中存在的问题,介绍虚拟机技术及VMWare workstation的工作原理,给出典型的基于VMWare的计算机实验,如计算机维护,多操作系统,网络配置,网络服务器管理等,总结在实验教学环境中使用虚拟机的优点.     

由卵砾石层施工工率谈潜盾机之因应——以桃园机场捷运CU02A标为例

本文以CU02A桃园机场捷运潜盾隧道施工工率之统计分析结果,进而探讨潜盾隧道于施工前,针对潜盾机于卵砾石层施工之设计考量,是否能使潜盾机有效的在卵砾石层中进行掘进工作,以及于实际施工过程中所遭遇各种问题之因应对策,是否能确实克服问题。桃园机场捷运CU02A标潜盾隧道工程共使用8台直径6.24 m加泥土压平衡式潜盾机进行施工,经统计分析此8台潜盾机于10条潜盾隧道之施工工率结果,建议于卵砾石层之潜盾掘进施工工率评估时,以初期掘进时2 m/d及主掘进时4.5 m/d来评估较为妥当。并依5个区段潜盾隧道施工工率分别检讨时,发现较后施工之工区施工工率较先行施工工区之工率为佳,显示于先行施工中遭问题时所提出之因应对策,于后期施工之工区得到良好之印证。因此藉由整体施工工率及所遭遇问题之因应对策的检讨,反馈至初期设计考量,以期能对日后施工设计考量及规划时提供参考。     

地下掘进之地盘——机械互制与可挖指标研探

地下机械式之掘削效率乃为进度、成本及品控之关键要因,一般工程思考皆多考虑工法与机型对应各类不同地层之"可挖性"作探讨,即针对地质材料选择适应之切削面盘,鲜能再对地盘——机械开挖互制行为作一"适确性"研析,而本研究先由微观之量纲分析及力学尺度探讨并建立指标,运用至巨观推力、扭矩之施工良窳、可挖性及正常施作或异况破坏之分析。机械式掘削接触地质与产生之互制行为相异性极大,故由地质破坏特征作为切削地盘材料之分类,藉此提供该广义式之探讨方针;其次在施工判准所建立之可挖指标上,使用量纲分析方法进行具代表力学行为之因子解析,作为建置指标的依据;再者,应用现场调查以资搜机械式开挖所量测的推进力系数值,进而佐证其适确性,最终完整研析机械式掘削开挖之行为与可挖性指标之应用。     

东方红-WZJ300挖装机的研究

隧道开挖多采用钻爆法,可以分段开挖,加快工程进度,与全断面法（使用TBM时）相比施工成本低。钻爆法出渣作业中需要使用高效的挖装机。通过对隧道挖装机双动力的匹配技术、工作装置的有限元分析技术、负荷传感液压系统技术、电控风扇冷却系统技术、电控系统技术等进行研究,完成样机试制,经工业性使用试验,表明产品达到了国内领先水平。     

隧道掘进机（TBM）选型探讨

我国山岭隧道的长度不断增加,数十公里的隧道不断投入到施工阶段,然而由于埋深大、施工支洞布置困难、环境保护要求高等因素影响,越来越多的硬岩掘进机（TBM）得以应用。TBM对地质条件的适应性不及钻爆法灵活,但适宜的地质条件下可以取得很高的施工进度,它可分为开敞式、单护盾、双护盾等不同类型。不同的TBM有不同的特点,不同的工...     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别

以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数C和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究．结果表明：该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92．22％;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86．67％．