浅谈项目成本管理

对项目成本的预测和计划进行了分析,从人工费、材料费、机械使用费、临时设施费、项目管理费用等方面对项目成本的控制进行了阐述,最后介绍了几种项目成本分析方法,以做好项目成本的控制和管理工作。     

动态无功补偿器在企业的应用

我公司结构车间现有一台 630kVA变压器,承担结构及总装抛丸供电任务.由于焊机均为感性负载,功率因数很低,只有 0.5左右,加上部分电焊机为单相 380V设备,分别接在不同的相间,在焊机工作时,瞬间产生很大的冲击电流,相间电压基本全部加在焊机的电抗上,由于电抗器的饱和,焊机产生闪变给电力干线带来了谐波和感性无功功率,致使存在着严重的三相不平衡现象,干线冲击电流大,线损造成的浪费现象十分严重,特别是由于冲击性的感性负载,常常会造成“电压闪烁”,对车间供电系统产生扰动.     

分级加载条件下提早预测地基沉降的沉降差法

提出了一种分级加载条件下提早预测地基沉降的新方法--沉降差法。该方法将各级荷载作用下的地基沉降发展规律统一了起来,能同时利用各级荷载下的实测数据来进行线性拟合和预测,可在工程填土施工过程中提早预测在设计总荷载作用下的地基总沉降量,以指导工程施工。     

THSEA清华日照环境分析软件与有关研究动态

日照环境分析是城市规划和建设管理中急需研究解决的问题。清华日照环境分析软件(Tsinguja SolarEnvironment Analysis)简称THSEA,是清华大学建筑学院与计算机系合作开发的。经过用户试用与专家测试证明性能良好,具有实用价值,已于1989年3月21日正式通过鉴定,并被建议推广使用。软件的研制采用了最有实用价值的等时间阴影图法,它的特点在于能用计算机为不同地区、不同季节、不同层数、各种朝向、各类体型及各种布局的建筑群绘     

河南小南沟金矿断裂分析与成矿预测

通过系统的研究，结合长期探矿中的新发现，总结出南北向断裂中走向北东向断裂部分有利成矿，提出金矿成矿具有等距性，多组断裂构造交汇部位有利成矿，指出九杖沟、土地怀以及白鹿沟、大东沟等地都具有较好的探矿前景。小南沟主矿体向北侧伏，侧伏的原因是多组断裂在０线附近交汇形成一个向北倾的构造薄弱带。上述总结的这些规律已成功应用于矿山探矿中，取得良好的找矿成效。     

再生混凝土抗折强度的影响因素及其计算方法

为研究掺入再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响，进行了抗折强度试验研究，考虑的参数包括再生粗骨料取代率、基体混凝土水灰比、基体混凝土龄期、再生粗骨料级配、再生混凝土水灰比以及再生混凝土配制方法等，确定了再生混凝土抗折强度的关键影响因素。在总结了现有的再生混凝土抗折强度计算公式基础上，采用本文及已有文献的试验数据对各公式预测精度进行了分析。以此为基础，提出了考虑关键参数影响的再生混凝土抗折强度计算公式。研究结果表明：再生粗骨料取代率与粗骨料级配是再生混凝土抗折强度的主要影响因素，取代率为100%的再生混凝土抗折强度比普通混凝土低3.9%~26.8%，采用不同粗骨料级配的再生混凝土抗折强度相差可达15.5%；再生混凝土抗折强度降低幅度随混凝土水灰比的增大而增大，不同水灰比的再生混凝土抗折强度降低幅度相差可达14.7%，而且再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响低于其对抗压强度的影响，导致现有的计算公式不能有效预测再生混凝土抗折强度；基于普通混凝土抗折强度计算公式形式，并考虑混凝土水灰比及再生粗骨料取代率综合影响的再生混凝土抗折强度计算公式具有较高的预测精度，公式预测结果与试验结果比值的均值为0.991，判定系数为0.772。     

面向航拍图像中工程车辆检测与识别的改进胶囊网络

目的 利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)巡检识别航拍图像中的工程车辆对于减少电力安全事故的发生具有重要意义。采用人工提取特征的经典模式识别方法或YOLOv5(you only look once v5)等深度学习算法识别无人机电力巡检航拍图像中的工程车辆,存在识别准确率低、模型参数规模大等问题。针对上述问题,提出一种改进的胶囊网络识别航拍图像中的工程车辆。方法 采用多层密集连接型方法改进原始胶囊网络结构,以提取图像中工程车辆更多的特征;改进了胶囊网络的动态路由方法,以提高胶囊网络的抗干扰能力;探索了网络层数和动态路由算法中关键参数对识别准确率的影响,以找到识别准确率最高时的参数。结果 实验结果表明：1)在所采用的算法模型中,本文方法的平均识别率(mean average precision,mAP)达到94.56%,明显高于其他方法。2)网络层数对识别准确率有很大影响,但二者之间并非单调线性关系。在本文的应用场景中,5层胶囊网络的识别准确率最高;此外,动态路由算法改进与否并不会影响识别准确率跟随网络层数的变化趋势。3)胶囊网络层数增加会降低识别效率,但是并不会明显增加参数规模,且参数规模与mAP无明显关联。结论 本文方法在获得较高识别准确率的同时具有参数规模较小的特点,为无人机在机载端识别目标物奠定了基础。     

二维码位流长度最小化算法

目的 快速响应矩阵码(quick response code,QR code)简称二维码,是一种由深色和浅色模块组成的正方形符号。给定输入数据,不同编码算法可能输出不同的位流。位流长度决定了二维码的版本,进而决定了二维码每条边上的模块数量。减小二维码的版本能够在不减小模块大小的前提下节省面积,或者在不改变面积的前提下增大模块大小。为了减小二维码面积、提高二维码识读率,本文提出了位流长度最小化算法。方法 首先,根据二维码位流可以分段切换编码模式的特点,归纳了6种编码状态;然后,根据二维码位流编码标准推导了状态转移关系,从而将位流长度最小化问题转换成动态规划问题;最后,通过求解动态规划问题,计算出最短位流。针对统一资源定位符(uniform resource locator,URL)类型数据,利用其部分字段对大小写不敏感、部分字段可以转义的性质,提出了统一资源定位符的最短位流计算算法,进一步缩短位流。结果 本文构建了一个测试集,包含603个编码了非URL数据的二维码,以及1 679个编码了URL数据的二维码。实验结果表明,本文算法与二维码标准相比,对于非URL测试集,位流长度减小的二维码占比9.1%,版本减小的二维码占比1.2%;对于URL测试集,位流长度减小的二维码占比98.4%,版本减小的二维码占比31.7%。结论 二维码位流长度最小化算法输出的位流长度最短,输出的二维码版本最小,能在兼容标准二维码解码器且不影响纠错能力的前提下提升二维码的数据容量。同时,本文算法运行速度快,易于使用,没有需要调节的参数。     

基于FMCW雷达的人体生命体征信号预测算法

将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解?长短期记忆神经网络的生命体征信号预测方法。针对静止状态下的人体,通过雷达采集到的生命体征信号,采用粒子群算法优化变分模态分解VMD的模态分量个数K和惩罚系数α的值,实现自适应选取后用于VMD分解,再将分解后的模态分量进行叠加重构。采用粒子群算法优化长短期记忆网络模型中的网络层数、学习率、正则化系数等3个参数,自适应选取合适的参数组合,将重构后的信号通过优化后的LSTM网络进行预测。实验结果显示本文所提预测方法在10位志愿者的预测结果与原始数据的均方根误差平均值为0.017 188 9,平均绝对误差的平均值为0.007 158,相较于当前其他研究,预测精度上有明显提升。     

简讯

国际动态：上海世博会国际论坛在巴黎举行；2004年美国11处濒危历史地址名单揭晓；ULI公布“欧洲城市建筑优胜奖”的11个入选作品；2004年“新西兰卓越建筑奖”颁布；“结构、肌理和地形学”国际研讨会召开。