砂坝潟湖海湾水交换能力的数值模拟研究——以茂名博贺湾为例

茂名博贺湾为典型砂坝潟湖海湾,除湾口深槽外湾内水深普遍较小,海湾水交换条件良好。文章建立了覆盖博贺湾及其附近水域的平面二维潮流数学模型,在对近期实测水文资料验证的基础上,模拟了博贺湾水交换过程及其动力机制,分析了海湾的潮流、纳潮量和水交换特征。模拟结果表明:落潮期间湾内大片浅滩露出水面,在大潮水情下一个全日潮过程中的交换率达到69%,海湾水交换能力较强;博贺港规划实施后,湾内纳潮量减小16.4%,水交换速率在示踪剂投放初期会比现状条件弱一些,但后期水交换情况基本与现状一致。博贺港规划建设对博贺湾水交换能力影响总体较小。     

隧道监控量测数据反分析技术研究

结合某隧道监测断面各施工阶段位移变化情况,应用MIDAS GTS软件建立三维模型,通过反分析计算确定了弹性模量E及侧压力系数K0的取值范围。通过对隧道各施工阶段的变形情况进行模拟,采用黄金分割法对隧道拱顶下沉和净空位移量测值进行了反分析计算,与实测值对比分析后说明计算结果准确可靠。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。