PCC桩在高等级公路拓宽工程中的应用

以南京市绕城公路拓宽工程软基加固为例,探讨现浇薄壁管(PCC)桩的应用,并对地基加固效果进行初步分析与评价.选取桩号为K4 120,K6 920,K6 986的3个典型的观测断面进行沉降、沉降速率、水平位移观测成果分析.结果表明,PCC桩复合地基可有效地控制加宽路基自身的沉降、与老路基间的差异沉降和路基的稳定性,可以满足施工控制标准,具有沉降收敛快,工后沉降小的特点,荷载-沉降曲线呈缓变形特点,与文献得到的结论一致.     

并行工程团队的定量化组织方法

给出了并行工程产品开发团队的组织原则并建立了基于整数规则的团队组织问题数学模型。在这一数学模型的基础上,把团队组织问题分解为一系列相互独立的子问题,并提出了一个基于Tabu搜索的算法来解决此予问题。逐个解决子问题,即可获得整个团队组织问题的解。     

退火温度对5A06挤压型材组织及性能的影响

通过对型材微观组织的观察及维氏硬度、晶间腐蚀和剥落腐蚀等的测试,研究了退火温度对5A06挤压型材组织及性能的影响。结果表明,随着退火温度的升高,晶粒发生了回复、再结晶和晶粒长大三个阶段。当退火温度达到175 ℃时,型材发生低温回复,硬度变化不大,耐蚀性较差;在225～325 ℃退火,型材发生完全再结晶,硬度变化较明显,耐蚀性得到改善;当退火温度高于325 ℃时,晶粒长大,硬度略降低,耐蚀性变差。结合5A06挤压型材组织及性能研究可知,确定退火温度为225～325 ℃。     

A356.2铝合金生产过程中的设备管理效益

介绍了在当前铝加工行业较为困难的情况下,A356.2铝合金生产线的设备选型,提出了几种创造效益的新思路,论证了设备管理不再是狭义上的设备技术管理,而是更广义的生产力管理.设备管理需根据市场经济要求,不仅为生产服务,更要为提高企业的经济效益服务,为提高产品质量、降低能耗、控制污染、减少成本和占领市场服务.     

动车组车体底边梁用6005A铝型材检验分析

6005A铝合金大截面复杂制品作为轨道车体的边梁或枕梁,对轨道车体的整体起连接和承重作用,是动车组车体的关键部位。采用电子万能试验机、铝型材压力试验机、光学显微镜等研究了速度达400 km·h^-1动车组车体底边梁用6005A铝型材的强度、显微组织和断口形貌等,旨在为动车组用铝挤压型材产品检验和工艺制度制定提供技术支持与指导。     

路网车流径路优化调整中的最短径路算法

目前铁路车流径路基本上都是按照路网的最短路径来安排的,首先一般都采用Dijkstra算法计算最短路径,然后参考相应区段的能力限制,对车流进行分配,对车流量超过能力的区段重新进行车流调整,这时需要重新计算新条件下两点间最短路径,一般仍采用Dijkstra算法重新计算两点最短路径,这大大地浪费了前期的计算最短路径的信息,增加了计算工作量,本文采用A*算法作为一种启发式算法,可以克服这一缺陷。     

碳氮比对A/O-MBR工艺中污水脱氮除磷的影响研究

在高、低碳氮比情况下,探究A/O-MBR现场工艺中污水氨氮、总氮和总磷的去除效率及其变化规律。研究结果显示,随着进水碳氮比升高,出水中总氮去除效率由(44.1±8.9)%提升至(78.5±7.9)%,总磷去除效率未受影响。差异性代谢产物分析表明,提升碳氮比能够增强菌群的氨基酸代谢功能,同时促进核黄素的生物合成,共同提升污水中氮的去除效率。     

"小集团"教学模式在健美操教学中的实验研究

通过多年的教学实践,创立了健美探小集团式教学模式,实践证明,它优于传统的教学模式,能使学生尽快地掌握健美探技术动作,提高学生的学习兴趣,培养学生的综合素质、竞争意识和团队的合作精神,提高了教学效果。     

基于MODIS数据的2001-2018年黑龙江省林火时空分布

[目的]黑龙江省是中国重要的林业省份之一,也是受林火危害最严重的地区之一.通过遥感数据获取森林火点信息,充分了解近年来黑龙江省林火发生的时空分布格局,探索林火发生规律.[方法]根据黑龙江省2001—2018年MODIS(分辨率成像光谱仪)遥感图像的MCD64A1火烧迹地产品数据集,提取林火火点信息,结合历史火灾记录资料...     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。