大中华国际集团“航空母舰”盛世启航

2007年7月7日注定是一个有着特殊意义的日子。这一天，在大中华深圳喜来登酒店发生了两件重大的事件。一是大中华国际集团有限公司正式宣告成立；二是深圳世界贸易中心会与大中华国际集团签署合作协定，将以冠名合作方式打造深圳世界贸易中心。     

新型火花塞电极

现在发动机的燃料消耗费已提高,发动机的使用温度维持500～600℃的程度,要求火花塞电极表面更为平整细腻。由于镍铁合金的耐酸性差,在不十分好的情况下,很少有希望能改善生长在电极上面的沉积物,从而耗费的燃料增加,要想提高放电特性就相当困难。     

铁路运营和调度综合数据处理分析平台的设计

目前铁路运营和调度系统建设中存在着数据资源重复建设、难共享、标准不统一以及利用不充分等诸多问题。结合铁路运营和调度数据资源建设现状及综合数据处理分析平台的建设目标,提出了铁路运营和调度综合数据处理分析平台的总体架构和技术框架。该平台对实现数据资源在铁路运营和调度相关业务系统之间的准确及时共享,促进铁路运营和调度数据资源的共享和综合利用,提高铁路运营和调度管理的科学决策支持水平等方面有重要的作用。     

轴盘制动弹性架悬式驱动系统轴承载荷计算

文章简要介绍了轴盘制动弹性架悬式驱动系统的总体结构,分析了介轮支撑轴承和空心轴支撑轴承的受力计算方法,并对三点支撑带联轴器的电机—小齿轮传动支撑轴承的受力计算方法进行了重点研究。     

先简支后连续梁桥的工艺探讨

以国内大跨径50m T梁为例，介绍梁在预制后，先简支后连续的施工过程，并从具体操作角度重点介绍该施工方法中的关键工序——临时支座的制作方法以及体系转换的工艺与技巧。     

涡旋式汽车空调压缩机--引领汽车空调的革命

涡旋式压缩机是自上世纪八十年代发展起来的一种高效率、高可靠性压缩机。这种压缩机已经广泛的应用于家用空调、汽车空调、空气压缩机等各个领域。在汽车空调领域中,涡旋式压缩机被称为第三代压缩机,正在以其独特的性能优势逐渐代替传统的斜盘式压缩机和旋转式压缩机。它将引领汽车空调的革命,成为汽车空调压缩机的主流。     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

城市轨道交通列车运行图协调性评估体系构建与系统研究

从不同尺度对城市轨道交通列车运行图进行协调性分析与评估,是实现城市轨道交通网络化运营协调与优化的重要基础。通过选取大量的指标数据进行归纳总结,提取了运营协调决策中的共性需求,构建了适应运营管理的城市轨道交通列车运行图协调性评估指标新体系。基于该指标体系,开发了完整的城市轨道交通列车运行图协调性评估系统,可以对点(车站)、线(运行线)与面(运行图)进行全方位综合评估。以北京市实际路网运营情况为例,在10 s内完成各项指标计算,计算结果得到了北京市交通信息中心与北京地铁运营有限公司的专家认可,可以为列车运行图进一步优化编制提供有效的参考。     

公路工程档案信息化管理

论述了当前宁夏高速公路工程工程档案管理存在的问题,分析了公路技术档案的特点,提出采用信息化管理工程技术档案的措施.     

基于迁移学习的桥墩结构损伤识别方法

提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。