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。     

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。     

大跨径斜拉桥悬臂施工线型控制技术探讨

国内大跨径的斜拉桥的建设工程不断增多,有效的控制主梁悬臂的施工线形控制是确保斜拉桥合龙的关键,同时也是确保桥梁质量控制和建设安全的重点部分。而在施工时受多种因素的影响,进而导致线型的控制存在一定的难点。在下文中以某特大桥为实际案例,进一步探讨斜拉桥悬臂施工线型的控制,进而为后续其它类似工程提供一定的参考价值。     

室内设计中通用设计内容与程序方法的探究

近几年我国城市建设正处于空前高速发展时期,城市中居住建筑是人类生存活动和社会生活必须的物质空间。室内设计的对象就是建筑物的内部,工作内容种类也在慢慢细化,并且范围也在逐渐扩大。室内设计也应该在原有的基础上对设计方法进行探讨和改进,文章通过调查和分析,研究了室内设计的方法,解决了室内设计中重装饰而忽略功能和用户体验等问题,并对该领域提供一些积极建议。     

东海大桥桥墩过度冲刷区域防护技术研究

东海大桥桥墩区域发生严重冲刷现象,部分群桩桥墩冲刷深度已超过设计警戒值,为确保大桥安全,对桥墩区域实施护底防护措施。本文根据东海大桥过度冲刷区域防护试验工程实践,介绍了工程的设计方案、施工工艺和关键技术以及试验效果,为类似工程提供了参考和指导。     

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。     

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。