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1.
为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集,针对施工群组装备运行数据特征,开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究;
在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上,针对设备多维、连续数据生成的特点,开展基于流数据管理(stream-based date management, DSM)的技术方法探究; 通过构建多并发数据采集(forward-oriented optimal concurrency control, FOCC)系统,实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践,研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”,成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明,提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。 相似文献
2.
为分析高速公路多心卵形曲线路段的行车风险,依托西部地区5条高速公路的交通事故数据资料,选取平面设计指标和车速作为行车风险分析的主要影响因素,利用UC-win/Road软件进行驾驶仿真试验;以车辆横向轨迹偏移值期望作为评价指标,基于数理统计理论分析各因素的显著性;最后运用MATLAB软件,建立多心卵形曲线路段行车风险评价模型。研究结果表明:圆曲线半径组合方式、车速、中间圆曲线半径、回旋线参数与半径比值和相邻圆曲线半径比值的影响显著性逐渐降低;当车辆横向偏移值期望大于205 mm时,可认为该多心卵形曲线路段处于危险状态。 相似文献
3.
在分析西韩城际铁路沿线黄土分布特征的基础上,选取代表性场地开展现场试坑浸水试验。试验结果表明:场地实测最大自重湿陷量为46 mm,仅为室内压缩试验计算值的0.23倍;湿陷土层厚度15 m,除Q;黄土全部具有湿陷性外,Q;上部黄土亦具有湿陷性;地表水自然入渗深度超过50 m,浸润角约为40°,浸润范围约为浸水试坑直径的1.7倍。对现场实测值和室内计算值差异原因进行深入分析,得出在黄土结构未完全破坏之前,发生过湿陷的土体在特定条件下还有可能再次湿陷的结论。 相似文献
4.
计算任意截面的自由扭转常数可采用有限元分析方法,位移法有限元计算出的自由扭转常数比理论值偏大且网格剖分尺寸大小明显影响计算速度。本文从弹性理论圣维南自由扭转问题基本假设出发,针对悬臂梁模型采用基于位移的最小势能原理和基于应力的最小余能原理两种方法,推导势能泛函和余能泛函表达式,并求得泛函的极小值从而推导出相应的有限元方程,得到两种计算自由扭转常数公式。根据推导出的有限元方程,采用三角形单元编写程序进行两种截面的计算并与理论值对比。对比结果表明,采用两种方法计算自由扭转常数并取其平均值作为最终结果相较于采用单一位移法计算其精度大幅提高,两种方法互相参考有利于解决计算结果偏大和计算量过大的问题。 相似文献
5.
6.
7.
为科学、安全、有效地管理铁路生产的各技术环节,国铁集团、集团公司与各站段出台了涉及行车组织、客运组织、货运组织和铁路技术设备的运用、管理、维修等方面的技术规章,它是铁路运营和维护安全生产的基本保障。技术规章管理系统作为技术规章管理的信息化平台,是技术规章高效管理和高效运用的关键,是铁路基础管理工作的重要组成部分。本文在研究国内外情况和其他行业规章、文件管理系统后,依据集团公司实际工作需要,对集团公司技术规章管理平台方案进行研究,提出了一个更加方便、快捷、功能齐全且整体上相互协调的技术规章管理系统功能模块方案,作为指导集团公司技术规章系统建设的理论支撑。 相似文献
8.
9.
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。 相似文献
10.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献