公路建设项目工程决算编制与加强和规范造价管理

<公路建设项目工程决算编制办法>的颁布,为公路建设项目实施过程中的造价控制与管理提供了一个良好的平台,也使项目管理过程资金使用更加透明化.面对公路建设的新形势,造价管理与控制的任务任重而道远,充分认识工程决算编制的重要性,理解工程决算编制的目的,掌握工程决算编制的方法,对规范造价管理,不断提高工程造价管理水平具有十分重要的意义和作用.     

柴油—生物柴油混合燃料喷雾特性试验研究

采用高分辨率数码照相机对柴油与柴油—生物柴油混合燃料喷雾特性进行了对比研究。结果表明,随着生物柴油掺混比的增大,燃料黏度增大,喷雾锥角变小,Sauter平均直径增大。与MB24相比,柴油的相对尺寸范围和发散边界较大,因此其Sauter平均直径比MB24混合燃料的略大。由于乙醇的稀释作用,改制油MB24的Sauter平均直径最小,雾化质量明显改善。从喷雾液滴尺寸的数目分布可以看出,所有燃料的曲线峰值均位于14μm处,小颗粒液滴较多。随着生物柴油掺混比的增大,曲线峰值下降,下降趋势均匀平缓,说明燃料黏度的增大将使雾化油滴的尺寸分布渐趋均匀。从液滴尺寸的累积体积分布可以看出,随着生物柴油掺混比的增大,达到某一累积体积的油滴直径增大,说明大颗粒油滴增多。     

闭式端子压接形式及适应场合的研究

在汽车线束中,每一根电线的末端都会压接一个端子,端子和电线的压接品质对线束的整体品质起着至关重要的作用;同时,对该部位的压接品质的控制也得到了所有线束厂的认同。所以对该处的压接进行深入的研究是非常有意义的。     

公路建设项目工程决算编制与加强与规范造价管理

《公路建设项目工程决算编制办法》的颁布，为公路建设项目实施过程中的造价控制与管理提供了一个良好的平台，也使项目管理过程资金使用更加透明化。面对公路建设的新形势，造价管理与控制的任务任重而道远，充分认识工程决算编制的重要性，理解工程决算编制的目的，掌握工程决算编制的方法，对规范造价管理，不断提高工程造价管理水平具有十分重要的意义和作用。     

城市高架桥下交叉口交通管理对策

以西安市为例,研究城市高架桥下交叉口的系统特征,总结其存在的问题,提出交通管理与改善对策,能达到提高通行效率、保障交通安全的目的。     

基于实船试验的主船体结构安全性评估方法

与模型的水池试验相比,风浪中实船的结构响应测试困难得多,尤其是高浪级很难遇到,中低浪级的实船试验结果如何用于船体结构的安全性评估,成为关注的焦点。文中基于多条船的中低浪级的实船试验结果,给出了比较强度和高浪级下船体应力的极值预报两种船体结构安全性的评估方法。研究结果表明所给出的评估方法为新建船舶主船体结构的安全性评估提供了比较有效的工程应用工具。     

柴油发电机组突然三相短路动态仿真分析

利用Matlab电力系统工具箱建立了柴油发电机组计算机仿真模型,模拟了柴油发电机组突然三相短路动态过程,给出了发电机组各种参数的动态波形,分析了各种参数的变化规律和影响因素,仿真结果与实际情况吻合.研究表明,利用Matlab电力仿真系统能够模拟柴油发电机组电力系统的动态过程,仿真结果可以为柴油发电机组合理可靠的设计与安全运行提供理论依据.     

直销商的领导行为及其与收入的相关性

直销商的领导力在直销实践中很重要但理论研究非常少。以安利(中国)公司业绩优秀的直销商为样本,对直销商的领导力问题进行了问卷调查,根据调查结果,对直销商的领导力的特征、领导行为进行了描述性分析,对直销商的总收入与领导行为进行了相关性分析。研究结论对直销商、直销公司、理论研究者都具有一定的参考价值。     

直销商的销售业绩与个体因素的相关性研究

直销商作为销售人员中的一种类型,具有人数庞大、普遍销售业绩较低、销售佣金较低的特点,针对直销商销售的这一特点目前还很少有学者进行深入的研究。本文通过问卷调查,对直销商的人口统计变量信息和销售行为进行了描述性分析,对直销商的销售业绩与个人因素进行了相关性分析,本文的研究对于直销商提升业绩、直销企业招募直销商、公众了解直销行业、直销的理论研究都具有一定的参考价值。     

基于混合深度学习的地铁站进出客流量短时预测

针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题,本文提出一种将卷积神经网络 (CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入,利用二维 CNN 与 ResNet 组成深层神经网络,捕捉站点间的空间特征,同时利用一维 CNN捕捉客流量的时间依赖.最后,基于参数矩阵,将时间和空间特征进行加权融合,完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据,对模型进行验证. 结果表明,相比现有传统的预测模型(ARIMA,SVR,LSTM,CLTFP,ConvLSTM),本文 ResNet-CNN1D模型具有更好的预测精度.