境外炼化工程项目投标竞争者分析报价策略

全球炼化工程总承包市场呈现出垄断竞争型特征,欧美和日韩国际工程公司由于技术和报价竞争力较强,一直占据本行业高端市场,中国炼化工程企业尚有差距.文章综合考虑投标报价阶段竞争者分析路径,提出了随机型和不完全信息静态博弈综合集成分析的投标报价最优决策模型,并以中东海湾地区某炼化工程总承包项目为例,进行多维度的实证分析,提出模型的有效性和可行性,为中国炼化工程企业"走出去"高质量发展提供有益的决策支持和信息参考.     

欢迎订阅与投搞2021年《录井工程》杂志

《录井工程》期刊是目前国内唯一涉及石油勘探开发中地质录井行业领域的技术应用型期刊。1988年创刊,始终坚持“为石油勘探开发服务”的根本宗旨,不断发挥科技期刊引领、桥梁、纽带的作用,为石油企业搭建展示技术实力和企业文化的舞台,为专业技术人员开启展示技术才华的窗口,精心打造石油勘探开发技术发展的主航道。     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

特种工程胎硫化外胎质量缺陷原因分析以及解决措施

我公司使用的硫化机采用氮气定型,二次水硫化的工艺。由于特种工程胎胎体偏厚且大,成型机都比较大,生产过程中的帘布筒、钢丝、胎侧等部件都比较重且大。成型胎面使用胎面缠绕机缠绕,所以整个生产过程难度较大。特种工程胎硫化外胎的主要质量问题有:胎面皮泡、胎侧缺胶、胎侧泡、胎肩侧皮泡、子口内侧露线、子口缺胶、胎肚内缺(窝气)、胎肚露线、胎肚皮泡、胎肚串泡、子口支边、胎冠支边、子口鼓包、外胎花缺等。通过对特种工程胎硫化外胎质量缺陷原因分析,找到相应的解决措施,从而减少硫化外胎质量缺陷。     

预拌流态固化土在深基坑回填工程中应用

北京朝阳医院东院医疗综合楼基坑开挖面积3.64万m2,最大开挖深度16.25m,采用上部土钉墙+下部桩锚联合支护,地下结构边线距护坡桩距离仅0.8～1.0m,肥槽回填工作面小,安全隐患大,雨期回填土质量难以保证.对此,肥槽采用预拌流态固化土回填加快了施工进度,缩短了施工周期,质量稳定无污染,降低了安全隐患.     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

高层建筑桩基工程施工技术及管理应用

对高层建筑基桩工程施工技术以及管理的应用进行了分析,施工中注重桩基工程施工技术标准的重要性,加强桩基施工管理,为高层建筑后续施工的顺利开展打下坚实的基础。     

致谢

岁月不居,时节如流,不寻常的2020年已经过去,《核动力工程》也过完了自己40岁的生日。值此辞旧迎新之际,《核动力工程》编辑部全体成员向一直关心和支持我刊的所有编委、审稿专家、作者、读者致以诚挚的谢意,祝大家:工作顺利、身体健康、阖家幸福。回顾2020年,《核动力工程》期刊编辑出版工作得到了审稿专家的大力支持,131位专家在繁忙的工作中,及时、认真、细致地为本刊审稿,始终秉持严谨的治学态度、强烈的事业心与崇高的奉献精神,提出了高质量的评审意见,使本刊载文质量得到稳步提升,使读者、作者、编者均从中受益,为期刊的发展奠定了坚实的学术基础。在此,我们诚挚地感谢各位评审专家的辛勤付出,感谢您们为本刊做出的巨大贡献!     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.