基于铁路动车所"BIM+GIS"模型配色规则研究

铁路工程具有专业多、工艺复杂、体量大的特点,一条长大铁路往往长达几百甚至上千公里,如此大的体量很难用BIM软件将其空间信息全部展示,故通常将BIM模型转入到GIS中来解决。BIM模型通常采用中间格式文件来导入到GIS平台中,而在这个过程中往往会出现模型信息的丢失。模型配色信息是区分设备模型及保证展示效果的重要手段,为测试BIM模型导入到GIS中配色信息的丢失及异常的情况,文章以主流BIM软件3D EXPERIENCE和GIS软件SuperMap为基础,3DXML为中间格式文件,以盐通铁路南通动车所设备设施为例,探究在此过程中模型配色信息的损失情况,研究表明:3D EXPERIENCE及SuperMap中颜色定义优先级存在较大差异,这是模型导入到SuperMap平台中发生颜色丢失及异常的主要原因,为保证3D EXPERIENCE及SuperMap中配色显示统一,通常要在模型的Feature级、PartBody/Body级定义颜色。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

基于伪布尔模型和启发式算法求解无容量设施选址问题

采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示，然后基于Khumawala规则对问题进行预处理，最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。     

灰色关联与劈分系数相结合开展分层配注研究

注水开发的过程中,因为每个油层的渗透率,连通性等因素各不相同的原因,使得生产井在各层开采时每层的具体情况上也不相同,容易造成层间干扰,影响开发效果。大43区块为低渗透油藏,其注水开发目前采用有效厚度法从宏观上确定配注量。井口注入采出结果显示配注量较高,但厚度上分析则分水注入量不足,呈现矛盾。针对这一问题,本文将研究重心转移到如何合理将区块的配注量劈分到层段配注量这一问题上来。     

废旧锂电池包装的技术要求及相关规则

描述回收的锂电池以及损坏或有缺陷的锂电池存在的各类风险,包装设计的要求;介绍联合国建议书、IMDG CODE、ADR、美国49CFR和加拿大TDGR的相关规则。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

神经网络关联存储器的设计及应用

神经网络的存储能力一直是一个重大的缺陷,其存储主要体现在权重系数上,因此参数量一多,训练起来就十分困难。给神经网络设计一个外部关联存储器,能有效对神经网络的输入进行关联查询,并将查询的结果作为辅助输入传入到神经网络中去。此外,设计了自然语言语句的向量嵌入模型,并将模型和关联存储器集合起来形成一个自动关联语句语义向量的关联存储系统,其性能指标达到了设计要求。     

过氧化二异丙苯在乙醇和水中溶解度的测定与关联

冷却结晶法生产过氧化二异丙苯时,经常存在细粉多、晶体聚结和大颗粒晶体产率低等产品质量问题,其根本原因是缺乏准确的溶解度数据,无法对冷却结晶过程进行有效地控制。采用平衡法测定了274.65～303.65 K(1.5～30.5℃)过氧化二异丙苯在不同比例乙醇-水混合溶剂中的溶解度,并用Van’t Hoff方程、Apelblat方程和λh方程对实验数据进行关联。结果表明:过氧化二异丙苯在不同比例乙醇-水混合溶剂中的溶解度随着温度的升高而增加;乙醇是良溶剂,在纯乙醇中溶解度最大;水是不良溶剂,溶解度随着水的比例增加而减小。上述3种模型都可用于关联过氧化二异丙苯的溶解度与温度的关系,相关系数(R~2)均在0.98以上,当水的比例较小时(0%～5%,质量百分比),λh方程的关联效果最好,当水的比例较大时(10%～20%),Apelblat方程的关联效果最好。实验得到的溶解度数据和关联结果对过氧化二异丙苯结晶工艺的优化具有非常重要的意义。