摘要：分析了现浇钢筋混凝土屋面板出现裂缝的原因,并结合国家现行设计和施工验收规范从设计、材料和施工三个方面总结出相应的控制措施。

摘要：为研究不同建设方案对于管道登陆栈桥的影响,结合4000万t/a炼化一体化项目的工程案例,对比上部结构采用预应力混凝土箱梁结构与大跨钢管系杆拱桥+预制小箱梁结构两种方案,从经济性、工程量以及结构耐久性和后期维护等多方面综合考虑,提出推荐方案及施工技术要点。结果表明:通常采用的预应力混凝土箱梁结构施工方便、桩基数量多、安全性较高,且此结构自防腐效果好,后期维护量较少。综合考虑,当产品管道需要登陆栈桥时,对于栈桥方案上部结构设计宜优先使用预应力混凝土箱梁结构。对预应力混凝土箱梁结构进行设计时,应结合实际工程,合理控制预应力张拉时间,准确分析结构的受力特点,采取适宜的预应力技术能够保证施工作业与实际环境相匹配。

摘要：为了实现挖掘机器人的人机交互控制并确保作业安全,设计了基于虚拟仪器的挖掘机器人轨迹控制及运动可视化系统。该系统利用传感器采集挖掘机器人的运行状态信息,包括液压缸位移、车身回转角度、工作压力等。首先建立挖掘机器人的运动学模型,其次分析系统的基本工作原理,在此基础上建立了包含三维姿态可视化、轨迹控制、运行信息监测和远程网络在内的完整系统。最后,将其应用于挖掘机器人常见的整平作业和斜坡作业中,结果表明系统能够实时可靠地显示挖掘机器人的三维姿态,整平作业和斜坡作业的最大误差分别为44.56mm和41.21mm,均在合理范围内,验证了系统的实用性和有效性。

摘要：为解决云存储环境下基于属性的密文策略变更问题,提出基于联合属性的密文策略加密方案。通过结合简单的基于属性的密文策略方案,引入联合属性,转换普通访问结构树,实现云存储环境下访问策略的动态变更。理论分析结果表明,该方案可有效减少策略属性变更时数据属主的计算开销,随着策略属性的不断增加,有效减少了整体计算开销,具有较高安全性、可靠性和实用性。

摘要：重力流排水管道的泄漏会带来诸多不良后果,但由于重力流排水管道的特殊性,导致许多现有的管道泄漏检测方法难以适用。针对这一问题,提出了一种基于地电流的检测方法,该方法利用泄漏孔联通管道内外,通过测量在管道内移动的电极和固定在地面电极之间电流来确定泄漏,阐述了该方法的基本工作原理,基于该方法设计了检测系统,搭建了实验平台测试了检测效果。检测10 m长的埋地管道时,最大定位误差约0.4 m,表明该检测系统能较准确地定位泄漏位置,若配合更好的探头定位方法,误差将进一步减小。根据测得的尖峰电流值,能明显分辨9个直径梯度为0.5 mm的圆形泄漏孔,使用测得的9组数据训练神经网络模型,大致得到了尖峰电流值与泄漏孔大小的映射关系,表明根据检测结果能大致估计泄漏孔的大小。

摘要：以中铁建某1300 t风电安装平台4800 t倒挂式液压升降系统为对象,考虑倒挂式液压升降系统的结构特点及环梁的结构设计,对环梁结构的计算工况进行分类,确定各工况的载荷,利用Ansys对该升降系统环梁结构在工作工况、锁紧工况、失效工况的进行强度分析,总结出升降系统使用过程中的注意事项。

摘要：为提高具有直接侧向力装置的空空导弹越肩发射转弯能力,本文提出了一种新型转弯方案——抛接定向。首先分析了现有转弯方案的不足,提出抛接定向方案,并给出具体实施流程。之后针对抛接定向方案中的姿态控制问题,引入控制量反馈,基于相平面设计符合直接侧向力装置特性的控制律,并给出渐进稳定性证明。数字仿真结果表明所设计越肩方案能够有效提高空空导弹转弯性能。

摘要：从KBE的角度,针对摩托车总体设计及其知识层次化、多样化、复杂化的特点,采用面向对象的方法对摩托车概念设计中的知识进行分类、表示和组织,构建了面向对象、模块化的知识库及3层结构的管理系统.在此基础上设计开发了摩托车智能设计专家系统知识库,并应用于实际中,结果表明该知识库能够有效、完善的表达摩托车知识,并且使得推理过程变的简单高效.

摘要：研究了P埋层深度对体硅Triple-RESURF LDMOS纵向电场和击穿电压的影响。分析表明,当P型埋层靠近器件表面时,纵向电场平均值较小,击穿电压较低;当P型埋层靠近衬底时,优化漂移区浓度较低,器件比导通电阻较大;当P型埋层位于漂移区中部时,器件的BV2/Rs,on设计优值最大。指出了P型埋层在漂移区不同区域时击穿点的位置,以及对应的漂移区浓度取值范围,为横向高压Triple-RESURF LDMOS的设计提供了参考。

摘要：针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题,提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先,通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据,然后,基于LeNet-5深度卷积神经网络设计适于流量分类应用的卷积层特征面及全连接层的参数,构造能够实现流量的自主特征学习的最优分类模型,从而实现网络流量的分类。所提方法可以在避免复杂显式特征提取的同时达到提高分类精度的效果。通过公开数据集和实际数据集的系列仿真实验测试结果表明,与传统分类方法相比所提算法基于改进的CNN流量分类方法不仅提高了流量分类的精度,而且减少了分类所用的时间。