新型明桥面轨枕板式无砟轨道结构参数研究

钢桁梁桥由于其承载性能好和跨越能力较强等优点,在大跨度铁路桥梁中被广泛采用。但大跨度钢桁梁桥具有跨中挠度大、梁端转角大和温度变形敏感等特点,为了减小大跨度钢桁梁桥二期恒载、适应桥梁变形特性,在大跨度钢桁梁桥上采用新型明桥面轨枕板式无砟轨道结构。以南沙港铁路某大跨度钢桁梁桥铺设新型明桥面轨枕板式轨道为背景,采用有限元法建立大跨度钢桁梁桥上轨枕板式无砟轨道结构计算模型,研究了轨枕板结构参数对轨道受力与变形的影响,确定轨道结构的合理尺寸与参数。结果表明:轨枕板的外形尺寸直接影响其受力和变形特征;板下垫层的厚度对垫层的受力特性的影响较大;建议南沙港铁路某大跨度钢桁梁桥上采用具有2组承轨台、宽度为2800 mm的轨枕板,轨枕板厚度为280 mm,板下垫层厚度为120 mm。     

专业力量齐发力 复工复产有实招——北海航海保障中心抗疫情保复工侧记

疫情阻击战到了最关键的阶段,保复工、稳发展迫在眉睫。北海航海保障中心(简称“中心”)主动作为,有效履职,积极加强与属地海事、引航、气象、港口等单位的协调沟通,针对辖区LNG、煤炭能源运输提供定制化优先服务,保障各类导助航设施、系统平稳正常运行。新冠肺炎疫情期间,共计为辖区1.7万余艘次船舶航行和13.5万人次旅客安全运送提供了及时、高效的航海保障服务。     

基于AHP-TOPSIS的山区低等级公路路面破损评价方法

以山区低等级公路路面为研究对象,依据不同种类路面的破损危害性不同,拟在公路路面评价中提出路面破损指数概念,对山区低等级公路路面破损程度进行综合评价。所用模型是利用层次分析法(AHP)对不同种类的路面损毁危害性进行赋权,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算山区低等级公路路面破损程度与最优情况的贴近度,进而将山区低等级公路路面破损情况转化成区间为[0,1]的路面破损指数,其中路面破损指数越大表示路面的破损程度越高。此模型方法简单,能够运用少量数据对山区低等级公路路面的破损程度进行定量评价,可为山区公路的养护工作提供更准确的数据参照。     

新型船用吸声材料泡沫铝

扼要介绍了用熔体发泡法制造泡沫铝的制造过程 ,泡沫铝孔径为 2～ 7mm,孔隙率为 80 %～ 90 % ,最大制品尺寸为 60 0 m× 60 0 mm× (8～ 40 0 ) mm。重点研究了泡沫铝的吸声性能、热学性能、阻尼性能、机械性能、吸湿性能及无毒性能。结果表明 ,泡沫铝是一种综合性能良好的新型吸声材料。平均吸声系数可达 0 .4～ 0 .5 2 ,且随孔径的减小 ,孔隙率、厚度的增大 ,吸声性能提高。压缩加工对泡沫铝的吸声性能有很大影响 ,压缩率为 40 %时 ,吸声性能最好。泡沫铝导热系数仅为未发泡铝的 1 /60 0 ,远远低于大理石 ,也低于石棉板 ;耐火温度可达 80 0℃。其内耗比致密铝高 3～ 7倍 ,比高阻尼 Zn-Al合金高 2～ 4倍。其强度为几个 MPa数量级。它不吸湿 ,吸湿率为 0 .0 % ,无毒性。     

基于B/S的高校专业技术干部考评系统研究

介绍一种基于B／S的高校专业技术干部考评系统的的实现方案，该方案包括系统的设计原则、系统网络结构、系统主要功能和实现系统的关键技术。     

舰载作战指挥系统软件构件库技术研究(续三):检索和管理

软件构件的检索和管理是软件构件库技术的两个必要方面。重点分析了舰载作战指挥系统软件构件库的检索技术，包括基于关键词的软件构件检索、基于刻面的软件构件检索以及软件构件全文检索。     

信号设备结合部巡视及管理要点

巡视工作是安全管理实现关口前移,超前防范的重要手段.目前巡视中“人到心不到、眼到手不到、看到说不到、问到盯不到”的情况普遍存在,造成设备故障隐患不能及时发现和消除,特别是在设备结合部巡视中容易出现因方法不当,处置错误,导致一些设备和管理隐患长期存在,小缺点变成大漏洞,小遗忘变成大隐患.     

运用「三修」理念铺就优质线路

新乡工务段对线路维修管理实行“修养”分开,深化“天窗修”管理,将影响设备稳定的作业项目全部纳入“天窗”点内实施;强力推行作业“零”误差理念和“一、二、三”线路检查法,精细打造“零缺陷”线路;针对线路局部道床板结、连接零件损伤、几何尺寸超限等趋向性病害,实施“单项修”,提高线路的平顺度;加大站专线设备的人力和物力投入,对管内站专线设备进行“拉网式”检查,建立“站专线设备问题库”,使正线与站专线设备质量得到均衡提高。     

带有非轴对称球锥过渡环壳的球面舱壁优化设计

系统分析了带有非轴对称球锥过渡环壳的球面舱壁的结构组成、受力工况、强度与稳定性要求,用有限元方法对各参数进行了强度优化与稳定性优化.最后用某中型艇的非轴对称球锥过渡环壳的球面舱壁进行实例分析,对比优化前后球面舱壁的重量值及强度与稳定性性能.     

人工神经网络在基坑变形性状研究中的应用

基坑工程不仅要保证维护结构本身的安全,而且要保证周围建(构)筑物的安全和正常使用。开展基坑工程变形性状研究具有重要意义。影响基坑变形的因素很复杂,传统的计算方法已无法准确预测基坑的变形。人工神经网络(ANN)有很强的解决非线性问题的能力。近些年来基于ANN的方法在岩土工程中得到了广泛的应用。本文对ANN在基坑工程中的应用研究进行了综述,并对其发展方向进行了分析。