PCB生产中碱性蚀刻液补加工艺

从碱性蚀刻的化学反应机理出发,分析影响蚀刻精度的诸多因素,总结常规的蚀刻液补加工艺,提出了新的蚀刻液补加思路,并在实际生产中取得一定的效果.     

带有改编能力限制的编组计划优化模型及算法

本文用一个非线性０－１规模模型，来描述带有改编能力限制的技术直达列车编组计划问题。能力约束增加了该问题的计算难度。这是一个ＮＰＣ问题。因此，获得一个全局最优解是困难的。本文用模拟退火算法解该问题。该算法可以以很高的概率获得全局最优解。文末列出了两个数值例子，并分别同了考虑和不考虑改编能车约束两种情况下的计算结果。     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

SDA_1型机车司机室人机工程学分析

通过司机室的人机工程学分析,阐述了SDA1型机车司机室座椅布置和操纵台的布置,并分析计算在采用该布置情况下的瞭望条件,将计算得出的结果与相关标准对比,并通过实际测验得出司机室人机工程理论分析的正确性。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

HX_D1C型机车砂箱撑管破损原因分析及改进措施

对HXD1C型机车砂箱撑管进行观察,发现其破损的原因是砂子的冲蚀磨损。分析撑管破损的机理,得出结论:撑管最先破损的位置发生在砂子冲击角度为30°的地方。提出撑管的改进措施,改进后的撑管运用状况良好。     

新能源汽车技术专业“1+X”课证融合思考

在《国家职业教育改革实施方案》当中,明确提出了开启"1+X"的证书制度,其主要目的是要利用把学历教育和技能培训进行有效融合,培养出符合时代需求的高素质技术技能人才。以新能源车技术专业作为实例,对"1+X"制度进行积极地探索,找到培养高品质应用型技术人才的新方式,从新能源汽车技术专业的课程内容、考核方式、师资力量等各方面进行探索,为"1+X"课证融合的有效开展寻找高效途径,从而提高人才的质量。     

基于G1法的海外铁路项目风险评价方法研究

为了提高海外铁路项目风险评估和项目管理水平,解决"一带一路"倡议下铁路"走出去"的技术难题,建立了海外铁路项目风险评价指标体系和多级评价模型.首先,根据层次分析法的原理,按照项目风险来源性质的不同,建立了由5个1级指标和15个2级指标组成的海外铁路项目风险评价指标体系;其次,利用G1法对专家关于指标重要程度的排序意见进...     

An optimal data-splitting algorithm for aircraft scheduling on a single runway to maximize throughput

In this research, we present a data-splitting algorithm to optimally solve the aircraft sequencing problem (ASP) on a single runway under both segregated and mixed-mode of operation. This problem is formulated as a 0–1 mixed-integer program (MIP), taking into account several realistic constraints, including safety separation standards, wide time-windows, and constrained position shifting, with the objective of maximizing the total throughput. Varied scenarios of large scale realistic instances of this problem, which is NP-hard in general, are computationally difficult to solve with the direct use of commercial solver as well as existing state-of-the-art dynamic programming method. The design of the algorithm is based on a recently introduced data-splitting algorithm which uses the divide-and-conquer paradigm, wherein the given set of flights is divided into several disjoint subsets, each of which is optimized using 0–1 MIP while ensuring the optimality of the entire set. Computational results show that the difficult instances can be solved in real-time and the solution is efficient in comparison to the commercial solver and dynamic programming, using both sequential, as well as parallel, implementation of this pleasingly parallel algorithm.