支架现浇箱梁施工工艺质量控制

近年来,经济的蓬勃发展,也带动着我国各项事业也取得较大的进步,尤其是在桥梁建筑业,目前国家的桥梁建筑业发展迅猛,桥梁建筑正在大批量的增加,桥梁建筑业的发展,促使城市的面貌焕然一新。但是目前在桥梁建筑方面还有很多值得改善和注意的地方,不仅要做好桥梁支架浇箱梁的施工工艺,还要把握好支架浇箱梁的施工的质量,做好支架浇箱梁的施工质量控制对于桥梁的整体建设是至关重要的。做好支架浇箱梁的施工质量控制能在一定程度上避免桥梁板损伤引起的严重事故,从而保证广大人民群众和施工建筑工人的生命安全。文章首先分析支架浇箱梁的具体施工工艺,然后探究支架现浇箱梁支架施工的质量控制,以便于完善桥梁建筑设计,为我国的桥梁建筑业作出重大的贡献。     

悬浇梁施工工艺

悬浇梁施工是桥梁施工项目当中的重难点,其施工工艺的特点就是在没有支架的施工场地、大型移动的吊装机械又不适用的情况之下,对较大跨径连续梁桥进行浇筑。在这种施工工艺当中,需要采用悬浇梁施工的工艺方法。     

基于自组织递归模糊神经网络的BOD软测量

生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立了内部的反馈连接以增强网络动态性能,通过评估神经元的互信息关系和激活强度以增长或修剪规则层神经元,采用梯度下降学习算法进行参数更新,并结合自适应学习率以提高收敛精度。通过对实际污水厂数据的实验结果表明,本文提出的模型结构更紧凑,对出水生化需氧量的预测精度更高。     

城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)是处置城市固废(Municipal solid waste, MSW)的主要手段之一.中国MSW来源范围广、组分复杂、热值波动大,其焚烧过程通常依靠人工干预,这导致MSWI过程智能化水平较低且难以满足日益提升的控制需求. MSWI具有多变量耦合、工况漂移等诸多不确定性特征,因而难以建立其被控对象模型并设计在线控制器.针对以上问题,提出了一种面向MSWI过程的数据驱动建模与自组织控制方法.首先,构建了基于多输入多输出Takagi Sugeno模糊神经网络(Multi-input multi-output Takagi Sugeno fuzzy neural network,MIMO-TSFNN)的被控对象模型;然后,设计了基于多任务学习的自组织模糊神经网络控制器(Multi-task learning selforganizing fuzzy neural network controller, MTL-SOFNNC)用于同步控制炉膛温度与烟气含氧量,其通过计算神经元的相似度与多任务学习(Mu...     

基于TS-FNN的城市固废焚烧过程MIMO被控对象建模

针对城市固废焚烧(MSWI)过程中因机理反应复杂、不确定性严重等原因导致被控对象模型难以建立的问 题, 设计了一种基于(T-S)型模糊神经网络(FNN)的多输入多输出(MIMO)模型. 首先, 描述了MSWI过程的核心工艺 流程并分析了模型的影响因素; 接着, 设计了面向过程控制的被控对象建模策略, 其由工况识别模块、数据预处理 模块、特征约简模块、被控对象模型训练模块与被控对象模型测试模块组成; 最后, 通过实验表明了所构建模型的 有效性, 为研究MSWI过程的优化控制算法奠定了基础.     

利用废建材气块砖处理农村污水的工程示范

人工湿地污水处理工艺适合处理农村生活污水,而利用废建材气块砖作为湿地填料体现了废物的资源化利用,达到了“以废治废”的目的。以某农村近百人的生活污水处理为示范工程,研究了水平潜流人工湿地的处理效果。气块砖对磷酸二氢钾（KH2PO4）的吸附容量可以达到5．59mg／g（高于陶粒和火山岩）。经1年的跟踪检测,实测出水各项指标均达到了（GB18918—2002）《城镇污水处理厂污染物排放标准》的一级B标准。     

悬浇梁施工工艺

悬浇梁施工是桥梁施工项目当中的重难点,其施工工艺的特点就是在没有支架的施工场地、大型移动的吊装机械又不适用的情况之下,对较大跨径连续梁桥进行浇筑。在这种施工工艺当中,需要采用悬浇梁施工的工艺方法。