大型研究院所档案管理向知识智能辅助决策转型研究

大型研究院所是集产品研发、生产、经营和管理于一体的知识密集型企业,大型研究院所档案管理在做好档案的收集、整理、保管等传统档案工作的同时,在当前大数据、人工智能、辅助决策等信息技术迅猛发展的背景下,应该深挖档案的信息属性和知识属性,积极向知识智能辅助决策转型。     

矩形顶管关键技术研究现状及发展趋势探讨

首先，对矩形顶管技术的发展历程及其国内外研究现状进行综述，介绍当前矩形顶管技术主要的应用场景，并结合顶推力预测、注浆减阻、背土效应演化机制和控制对策、顶进过程中的地层响应模式和沉降计算、工作面稳定性评估等关键技术问题，对矩形顶管的理论研究进展进行回顾和讨论。其次，根据矩形断面掘进机的结构形式和切削方式，对国内外矩形顶管掘进机的开发现状及其分类进行介绍。最后，归纳当前矩形顶管在装备及工程应用领域面临的技术挑战，探讨矩形顶管技术的发展趋势，对矩形顶管装备智能化，矩形曲线顶进，长距离、大断面及复合地层等复杂场景下的矩形顶管技术进行展望。     

大跨径斜拉桥悬臂施工线型控制技术探讨

国内大跨径的斜拉桥的建设工程不断增多,有效的控制主梁悬臂的施工线形控制是确保斜拉桥合龙的关键,同时也是确保桥梁质量控制和建设安全的重点部分。而在施工时受多种因素的影响,进而导致线型的控制存在一定的难点。在下文中以某特大桥为实际案例,进一步探讨斜拉桥悬臂施工线型的控制,进而为后续其它类似工程提供一定的参考价值。     

大数据背景下的舰船航行环境可视化研究

现有方法大多是针对近海领域,在200 n mile以外的海域存在着可视化图像逼真度差的问题,为此提出大数据背景下的舰船航行环境可视化方法研究。利用大数据中的最优插值算法处理舰船航行环境数据,以此为基础,利用LOD动态调度技术可视化环境要素点,通过空间坐标系可视化环境要素线,采用纹理映射技术可视化环境要素面,基于体绘制技术可视化航行环境体,通过环境要素点、线、面、体的展示实现了舰船航行环境的全面可视化。仿真实验结果显示,与现有代表方法相比较,本文方法可视化图像帧频低、帧速率高,表明本文方法可视化图像逼真度高,适合推广使用。     

基于严格等式约束的推力分配算法研究

为提高动力定位系统的定位精度,本文提出了一种满足严格等式约束的改进遗传算法对推力分配进行优化.该方法通过分析目标函数中不同项之间的影响,确定了推力角的权值系数,并从二个方面对遗传算法进行改进,提高了优化速度及精度:一是继承上一时刻的精英个体来生成等距初始种群;二是结合自适应算法加强局部搜索能力.针对推进器之间的水动力干涉问题,基于推力损失模型对推进器进行分组,并通过错位安置以及采用在推力禁区内设置推力减额系数的方法来降低推力损失,最后利用改进的遗传算法对半潜式平台动力定位系统的推力分配进行了仿真模拟.仿真结果表明,提出的方法在满足等式严格约束的基础上,降低了推进器推力的水动力损失,进而提高了系统的定位精度以及运行的经济性.     

前方到站“智慧城轨”--呼和浩特运营全球首列多线多系统“城轨云”号列车

呼和浩特被誉为“青色的城”,这座美丽的草原城市在2019年12月31日迎来第一条城市轨道交通线路的开通,线路运营4个多月以来,智慧城轨的优势正不断凸显。不断加速的城市化进程给轨道交通带来了前所未有的大发展,也给地铁运营管理带来新的挑战,将5G、云计算、大数据等新技术与轨道交通建设和运营相结合,正在成为轨道交通行业发展的必然趋势。     

VTS在海上自主航行船舶（MASS）服务中的责任与策略研究

海上自主航行船舶(Maritime AutonomousSurface Ship,以下简称“MASS”),简单来说是指利用传感、通信、物联网等技术手段,自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据,并基于计算机技术、自动控制技术、大数据技术、智能技术,在航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶。     

云物大智、区块链、CPS间的关系及在铁路领域研究综述

云计算、物联网、大数据、人工智能（AI）、区块链、信息物理系统（CPS）为前沿新兴技术领域，它们并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能是核心算法，区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件，信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代，将积极促进铁路智能化的发展。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。