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。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

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。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

超深锚碇基础SMC工法槽壁力学性能研究北大核心

为研究采用双轮铣深搅水泥土地下连续墙(SMC)工法进行槽壁加固时,超深锚碇基础槽壁力学性能,以南京仙新路过江通道南锚碇直径63.5 m、深63 m的圆形地下连续墙(其中软土层厚达59 m,采用SMC工法进行槽壁加固)为背景,采用ANSYS软件建立槽壁及其周围土体三维有限元模型,分析地表空载、铣槽机施工荷载及起重机钢筋笼下放时施工荷载下槽壁水平正应力、水平剪应力、侧向位移及周围地表沉降。结果表明:不同工况下槽壁水平正应力沿深度分布整体上趋于一致,均随深度的增加而增大,维持槽壁稳定的泥浆合理比重为11.5 kN/m~3;槽壁在平面上存在较为明显的土拱效应,有利于槽段稳定;深度0~35 m范围槽壁侧向位移随深度的增加而增加,深度>35 m时槽壁侧向位移随深度的增加而减小,槽壁加固时两侧需各预留5 cm的变形量,以保证地下连续墙的成墙厚度;地表沉降最大值(6.38 mm)位于槽壁的角隅处,其余位置地表沉降值均较小(平均沉降值小于3.22 mm),地下连续墙槽壁加固效果显著。     

长江三角洲地区集装箱生成量的可拓聚类预测

<正> 在酝酿新世纪的各国港口集装箱运输的持续发展中,各界普遍关注的热点问题是沿海集装箱深水港的建设,而对于内河集装箱运输没有得到应有的重视。内河集装箱运输是推动内河流域经济发展的原动力,无数国内外的水运与区域(城市)经济发展相互依存的实例证实了包括内河运输的水运对人类历史和经济发展的重要作用。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

黄万铁路滨海相软土地基加固施工技术

介绍黄万铁路滨海相软土地基采用换填、砂垫层、土工格栅及袋装砂井等加固措施,处理成功的施工技术及沉降观测等。