T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:针对传统沥青路面使用性能预测模型精度低、数据要求高等问题,建立了基于参数自跟踪的路面使用性能预测模型,研究了模型参数的物理意义及对预测方程的影响规律,提出了模型参数修正方法,并以实体工程为例预测沥青路面性能指标PCI、SRI两项指标的衰变趋势.结果表明:各项评价指标预测曲线与实测值的契合程度较高,基于参数自跟踪的路面使用性能预测模型可准确反映沥青路面性能发展过程.
摘要:为了提升农村地区车辆轨迹与县乡路网的匹配精度,解决车辆行驶轨迹飘移、点位跳跃等问题,本研究基于隐形马尔可夫理论,通过划分农村公路网格,计算观测概率与转移概率乘积的最大值,然后通过编程建模筛选出最佳候选路线,实现车辆轨迹与农村路网的在线匹配。笔者选取平顶山市宝丰县某农村公路为研究对象,现场验证了该算法的可行性和有效性。试验结果表明:该算法能够提升农村公路车辆轨迹的匹配精度,在路线十字、T形交叉及平曲线中点等区域的轨迹匹配精度提升效果明显。
摘要:为有效解决煤制油渣难降解、难处理等问题,通过对不同级配(AC-13、AC-16、AC-20)煤制油渣改性沥青混合料的路用性能研究,结合路面早期病害类型、各层位功能及受力状态,分析煤制油渣应用的合理层位。研究结果表明:当煤制油渣掺量为20%时,改性混合料的高温稳定性得到显著提高,平均提升幅度达202.2%,能有效改善混合料的水稳定性,且对沥青混合料的低温性能无明显影响。对比AC-13、AC-16、AC-20级配煤制油渣改性沥青混合料的路用性能,得出煤制油渣的推荐使用层位为中面层。
摘要:换流站监控数据中存在部分异常数据,如果无法有效融合全部异常数据,会造成异常数据维度过大,导致甄别结果不精准,为此设计了基于多判据融合的换流站监控数据异常甄别系统。以MSP430单片机为核心,通过双存储器传输传感信号。设计可视甄别模块,计算两个图像圆点中心坐标距离,以此为依据,判断甄别点与设定阈值之间的关系。检测和筛选换流站监控异常数据,融合多判据数据特征,对数据进行降维处理,降低异常数据维度。构建LSTM分位数回归多判据融合模型,识别电流、电压、功率时间序列,获取置信区间范围,结合曲线斜率甄别异常数据,避免人为设置阈值给甄别结果带来的不确定性。由实验结果可知,该系统甄别出的电压、电流异常节点与实际异常节点数量一致,分别是3个和2个,说明使用该系统能够精准甄别异常数据。
摘要:本文介绍了沥青浸渍法在沥青混合料集料有效相对密度和理论最大密度测定中的应用,并与现行规范方法试验结果对比分析,检验现场渗水系数。试验结果表明:采用浸渍法测试得到的集料混合料的有效相对密度比采用现行规范法得到的集料混合料的有效相对密度整体偏小,偏差在0.02~0.04范围内。试件空隙率偏小0.7%~1.4%。沥青浸渍法的测试结果更符合沥青混合料的现场实际情况。
摘要:文章介绍了沥青浸渍法在沥青混合料集料有效相对密度和理论最大密度测定中的应用,并与现行规范方法试验结果对比分析,检验现场渗水系数。试验结果表明:采用浸渍法测试得到的集料混合料的有效相对密度比采用现行规范法得到的集料混合料的有效相对密度整体偏小,偏差在0.02~0.04;试件空隙率偏小0.7%~1.4%。沥青浸渍法的测试结果更符合沥青混合料的现场实际情况。
摘要:针对鲁西背靠背柔性直流输电工程两起阀控系统单一通信元件故障导致的柔性直流闭锁事件进行了原因分析。认为因阀控系统并非完全冗余设计,控制两套阀控系统切换的通信EX板为共用设备,存在EX板故障后依然上传阀控系统错误跳闸信息,阀控系统执行故障判断逻辑并出口闭锁柔性直流系统的情况。为此提出执行通信EX板故障校验机制,将两套系统切换通信EX板改造为双套冗余配置等改进措施,避免单一通信元件故障导致柔性直流闭锁事件的发生。
摘要:在信息化时代背景下,智能化移动设备逐渐实现了普及性应用,在此过程中,对于移动开发者而言,因移动设备具备着移动便携性的特点,而这一优势同时也使得其在运用的过程中,面临着网络环境不稳定的问题,加上本地数据存储功能之需要,如何解决云与端数据一致性问题,亟待解决。基于此,本文基于移动云计算下,针对云与端数据一致性之需,设计了相应的一致性保障机制,以供参考。
摘要:巡检机器人提供了海量的设备实时运行图像及声音数据,而常规数据处理方式通常受限于固定的数学处理工具,难以准确去除图像噪声、识别出设备异常声音,因此不能获得有效、可靠的设备运行数据。针对此问题,采用深度学习对运行设备的实时图像及声音信息进行数据分类等预处理并获得典型训练集。在此基础上,进行大量训练并获得训练模型,将训练出的模型应用于实时图像及声音,从而提取出有效的设备运行数据。Matlab仿真结果表明,深度学习能更优地提取数据特征,较好地去除图像噪声并精确识别设备的异常声音,解决了传统机器学习缺乏训练数据、泛化能力不足的问题。
摘要:针对现阶段通用滗水器的不足,开发了一种新型的无动力滗水器,对其工作原理、结构设计组成、技术参数的计算进行了说明,同时介绍了该设备的设计注意事项。新型无动力滗水器在工程应用中进行了测试,并加以改进,设备运行稳定、良好。
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