西非铝矾土进口海运供应链风险评估

在分析从西非到我国终端客户的铝钒土进口海运供应链(Bauxit Import Maritime Supply Chain,BIMSC)内部和外部影响因素的基础上,采用故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)和模糊贝叶斯网络(Fuzzy Bayesian Network,FBN)相结合的方法,建立BIMSC风险评估方法的概念框架。采用FMEA辨识潜在的失效模式,并剖析失效原因和后果;根据失效模式潜在的因果关系建立贝叶斯网络;利用三角模糊数处理表征风险参数的不确定性,评估BIMSC风险水平,并进行敏感性分析,确定风险因子排序。研究结果表明,港口操作中的违规操作、违规指挥、货物易流态化和安全管理问题是主要的风险因素。     

基于影响矩阵法的系杆拱桥吊杆张力计算及拱座空间受力分析

基于吊杆张力计算中的影响矩阵法,结合实际工程实例,运用Midas有限元计算软件,建立下承式拱桥模型,确定二次调索后合理成桥吊杆张力理论值,分析此理论张力状态下的拱座空间受力分析.研究结果表明:运用影响矩阵法计算所得的二次调索后的张力整体分布合理,最大误差与设计值相差仅0.9％;与实测数值差值相比,最大差值小于2％;根据实测吊杆索力加载,得出拱座圆弧处出现1.87 MPa拉应力,需要进行配筋加强或者结构设计优化.     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

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。     

“芯”高度“芯”力量写在东风轻发M9T发动机下线两周年之际

为打造东风公司唯一的轻型柴油机动力总成基地,东风汽车股份有限公司旗下的东风轻型发动机有限公司(以下简称“东风轻发”)于2008年11月成立。东风轻发成立初期主要是引进纯正日产引擎--NISSAN ZD系列3升轻型柴油发动机,以国际化视角不断实现其国产化并确保领先性。从此,东风轻发便与11月结缘,不断精进。2019年11月,东风轻发成立十一年之际,迎来了发展的重要里程碑--填补2升柴油机市场、来自雷诺M9T平台的高端发动机批量下线。自此,日产ZD系列和雷诺M9T系列发动机如同两翼,为东风轻发加入世界级动力水平插上高飞的翅膀,也藉此实现自身科技创新和自主品牌的不断迭代升级,最终凭借先进的智能技术和出色性能,东风轻发迅速在市场上站稳脚跟。     

江户时期东渡日本的唐人及其对日本的文化影响——以唐馆为中心

江户时期东渡赴日的唐人以从事贸易活动的唐船商人为主体,他们以唐馆为活动中心,在日本社会通过日常生活和节庆习俗进行着潜移默化的中国文化传播。同时还有为数众多随唐商船同来的高僧、儒士、画家、医者等,以及具有商贸和文化交往双重身份的唐商人,他们通过更广泛的与日本人接触的机会将对日本的文化影响发挥得淋漓尽致。透过对江户时期东渡日本的唐人构成及其在唐馆内外所从事的文化活动的梳理,更可见以人和空间为载体的中国文化对日本文化的影响。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

辽宁沿海港口与区域经济互动发展影响研究

辽宁沿海港口是"一带一路"上连接亚欧通道和中蒙俄经济走廊的重要贸易节点,辽宁沿海港口的转型升级与整合发展是辽宁以及东北地区全面振兴的重要引擎,而辽宁以及东北地区的产业结构调整与区域经济发展水平对辽宁沿海港口的良性发展具有强大推动作用。首先,文章阐释了辽宁沿海港口与区域经济的发展现状和互动发展影响因素;然后,应用相关分析与回归分析方法分别研究了沿海港口与区域经济各指标之间的相关系数与互动发展影响因果关系;最后,根据研究结果提出了辽宁沿海港口与区域经济之间的互动发展对策,以期为辽宁沿海港口良性发展与辽宁区域经济的可持续发展提供科学理论指导。