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1.
2.
在介绍工程概况和强夯法的基础上,阐述包括强夯施工方法、环境要求和设备配置、锤重与落距、夯击要素在内的强夯施工设计方案,以及正式施工前、施工过程中、施工完毕后的强夯施工质量检验,可供从事市政公路工程施工的技术人员参考。 相似文献
3.
铁路隧道工程里程通常比较长,经常需要穿越很多复杂地层,地质条件比较丰富,为保证施工的安全性,需要结合不同的地质条件,选择合理的仰拱开挖技术和衬砌施工技术,以保证施工任务能够安全、高效、有序的完成。结合东茗隧道工程实例,对铁路隧道工程施工中仰拱开挖技术和衬砌施工技术在不同地质条件下的应用进行分析。 相似文献
4.
三一SY335型挖掘机主泵采用的是KAWASAKI K5V型串联式轴向柱塞泵,其排量调节机构由流量活塞、流量拨杆、功率活塞、功率拨杆、反馈杆、伺服换向阀、伺服活塞等组成。这种形式的主泵调节机构在三一CX系列、EC系列、J S系列、DH系列品牌挖掘机上都有使用,应用广泛。分析调节机构的结构特点及工作原理,以便为维修人员掌握该液压系统的工作原理,分析该系列挖掘机液压系统的故障提供帮助。 相似文献
5.
为了探索适用于模块式小堆(SMR)的燃料组件优化设计,本文针对截短型CF2燃料组件在SMR参数范围下的热工-水力性能开展分析研究,获得搅混格架的间距及布置形式对于燃料组件热工-水力性能的影响规律。研究结果表明:①低流量工况下,搅混格架间距过长或过短都将降低燃料组件的热工性能,设计上应合理考虑搅混格架间距;② 燃料组件加热段上游区域的搅混格架布置对于提升SMR燃料组件的热工性能不明显,设计上在此区域应简化布置;③ SMR在正常运行与事故工况下,燃料组件的中下游区域的状态点参数相对恶劣,在中下游区域合理地设计搅混格架的间距与布置可以显著地提升燃料组件的热工性能,提高热工安全裕量。本文研究结果可为SMR燃料组件的设计优化提供参考。 相似文献
6.
为解决以往矿山工程测量中存在测量结果数据与实测数据差值较大,影响测量精度问题。引入无人机航测技术,开展对其测量方法的创新设计研究。通过确定无人机计划航线、矿山工程航测外业布置、原始影像处理与平面控制测量,提出一种全新的测量方法。通过实例应用的方式证明,新的测量方法在应用到真实矿山工程项目中,可有效提高测量结果的精度,为后续矿山工程施工方案设计和施工提供更有利的数据条件。 相似文献
7.
高通量工程试验堆(HFETR)的燃料组件采用了多层环形窄缝流道的设计来提高换热能力。然而,需要注意的是窄缝流道发生堵流的可能性较高。本文基于RELAP5程序建立了HFETR燃料组件模型,经过计算值与试验值的对比验证,结果表明该模型合理准确。基于该模型研究了堵流事故工况下热盒燃料组件的瞬态特性及其影响因素。结果表明:①当堵流比大于0.5时,随着堵流比的增加,燃料包壳与芯体峰值温度显著上升;②即使单个流道发生全部堵流,由于周围流道的冷却,燃料包壳峰值温度最大值只有218.6℃,能够保证燃料包壳的完整性;③单个流道全部堵流事故工况初期流量等参数波动较大,而在事故发生15 s后燃料组件主要参数基本稳定。 相似文献
8.
随着电力网络的高速发展,电力数据的规模与维数急速增长。为了合理地对电网系统进行应用,需要构建共享服务管理平台。首先,分析了国内外电网共享服务管理的现状,同时阐述了基于边缘计算的电力物联网的概念。然后,重点构建流量负载分配模型。流量负载分配模型用于计算终端节点接收到数据包的工作量情况。基于流量负载分配搭建共享服务管理平台架构,并对重点功能模块进行分析和设计。创新性地采用边缘计算的方法对电力网络的业务场景进行实现,并验证其可行性。最后,通过下达遥控触发指令对其监测功能进行验证,证明该管理平台具备通信、数据采集与处理等共享服务功能。该管理平台可统筹用电数据管理和分享功能,为异常用户检测、能效管理提供有效的应用价值。该研究对电力领域的网络共享服务提供了实际指导,并有助于进一步探索边缘计算对电力行业的促进作用。 相似文献
9.
根据隧道掘进机(TBM)工程对前方地质条件的超前预警需求,开展围岩识别算法研究。针对原始VGG16网络结构待定参数过多以及知识蒸馏训练模式准确率不足的问题,提出一种基于改进VGG16网络的围岩识别方法。基于原始VGG16网络结构,优化其分类层结构,并减少网络复杂度,大幅降低网络待定参数量。基于传统知识蒸馏训练模式,优化其训练逻辑,提升网络对目标任务的特征提取能力。采用某隧道掘进工程的岩渣图像数据集,对上述方法进行验证。试验结果表明,该方法可在小幅提升准确率的同时,大幅减少网络的待确定权值参数。综上所述,该方法创新性地同时改进模型结构和训练模式,更适用于硬岩掘进条件下的围岩识别任务。 相似文献
10.
即时软件缺陷预测是保障软件安全与质量相统一的必要途径,在软件工程领域受到越来越多的关注.然而,现有数据集存在特征冗余和特征相关性低的情况,极大影响了即时软件缺陷预测模型的分类性能和稳定性.此外,分析缺陷数据特征对模型的影响尤为重要,但如今对软件缺陷预测模型进行解释性研究较少.针对这些问题,文章基于6个开源项目的227417个代码级变更的大规模实证研究,创新性地选择了SHAP+SMOTEENN+XGBoost(SHAP-SEBoost)构建即时软件缺陷预测模型.首先通过SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型可解释器分析初始数据集特征,并根据分析结果对数据集进行相应的特征选择与组合.然后,利用SMOTEENN对类不平衡的缺陷数据进行正负样本均衡化,使用集成学习算法XGBoost对实验数据进行预测建模.最后,使用SHAP对本文模型进行可解释性分析.实验结果表明SHAP-SEBoost有效地提高了分类性能,与基线模型以及近年优秀模型相比AUC平均提高11.6%,F1平均提升33.5%. 相似文献