面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

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。     

隧道掘进机主驱动高压密封系统关键参数试验研究

为解决隧道掘进机主驱动高压密封技术难题，指导高压工况下密封系统参数设计，通过搭建5 m级主驱动密封试验台，采用静态试验与动态试验相结合的方法，验证密封试验台的可行性，并深入研究转速、承压状态与冷却水流量对唇形密封与聚氨酯密封2种高压密封系统运行温度的影响。结果表明： 1）静态试验下，高压密封系统逐级加压至2 MPa可保持稳定，验证了2种密封系统的高承压能力； 2）唇形密封与聚氨酯密封的动态试验显示，高转速会降低承压密封的稳定性，在高压下影响显著增强； 3）转速对密封系统温度有较大影响，与密封系统温升呈正相关，并且承压越高，密封系统温升越大； 4）2种密封系统在转速1.5 r/min附近可均衡系统稳定性与发热量要求，聚氨酯密封结构的冷却水流量控制在50 L/min较优。     

绿色船舶技术应用与发展

文章对绿色船舶的概念、重要流程与关键技术等进行详细介绍。通过查阅文献，对绿色船舶在设计、建造、管理与拆解过程中的技术发展及瓶颈问题进行分析，提出绿色船舶领域在未来发展中亟待解决的问题，为绿色船舶技术的发展提供参考。     

宁波舟山港服务供应链发展分析

港口物流服务供应链拥有不可储存性、拉动式、集成难度大、环节紧密、成本低、稳定性差等特点,并且是一种以能力合作为驱动力的服务供应链港口物流服务供应链就是依靠着天然的口岸地理优势,利用信息化的高新技术,为了体现客户价值和实现服务增值以及服务供应链成本最低,对供应链上的物流服务商、客户进行集成化管理。与传统供应链的生产、加工、配送等生产环节以及拥有的相互运转的货品相比,服务供应链没有生产加工环节,而是通过提供非实体的服务来创造价值。传统供应链流通的是商品,而物流服务供应链流通的则是服务。     

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。     

TBM机载锚杆钻机摆动结构拓扑优化研究

为解决TBM机载锚杆钻机推进梁的摆动结构作业时因受力复杂而导致的安全性问题，提升其力学性能和稳定性，首先，通过对摆动结构进行静力学分析，确定其作业时应力集中和应力分布极度不均的薄弱部位； 然后，基于子模型法将摆动结构的薄弱部位切割出来，扩大其设计空间，再运用拓扑优化方法进行优化设计，得到该部位全新的拓扑结构形式; 最后，对比分析优化前后摆动结构的受力、变形情况及振动频率。结果显示： 优化后危险工况下摆动结构的应力集中现象明显改善，一定程度上提高了该结构的刚度和强度，同时有效改善了结构的振动特性，提高了结构的稳定性。     

铁路局集团有限公司技术规章管理平台设计方案研究

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。     

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。