传承企业精神,创建“百年老店”——与中国市政工程西北设计研究院有限公司董事长康旺儒一席谈

正本刊记者:康旺儒董事长,请你谈谈到中国市政工程西北设计研究院有限公司(以下简称市政西北院)30年来感触最深、最难忘的事情是什么?康旺儒董事长:我来市政西北院整整30年了,影响我最深的、令我最难忘的还是过去的老专家们。这么多年来,始终有一个画面在我脑海中浮现,那是我们合资改制后的第二年,市政西北院举办五十周年院庆职工文艺演出时的一个文艺节目。那是由平均年龄75岁的公司老院长、老书记、老职工们组成的团队在台上载歌载舞。台下     

榆木沟尾矿库原设计高浓度放矿问题的研究

尾矿设施由尾矿水力输送系统、尾矿堆存系统、尾矿回水系统和尾矿水处理系统，尾矿输送系统是金属矿山的重要环节，榆木沟尾矿库的矿浆输送属于高扬程高浓度自流输送，由于高浓度矿浆影响尾矿堆积效果差的问题，公司组织了攻关小组进行了研究。     

民用建筑应急照明电源及控制

介绍了民用建筑应急照明的种类、设置场所、供电电源及灯具控制方案。     

民用燃气表无线抄表技术的应用研究

介绍民用燃气表无线抄表系统的方案(手抄器直接对燃气表抄表、手抄器对无线燃气母表抄表、远程抄表)和硬件配置,探讨无线抄表系统在3个试点小区的应用,总结无线抄表技术的优缺点和存在的问题,提出了建议。     

做中原经济区建设的咨询先锋——访河南省工程咨询公司总经理董治堂

迎着2011年新春迟来的第三场雪,我们来到中原腹地郑州,走访了在中部崛起建设浪潮中担任咨询主角的大型综合性甲级工程咨询机构——河南省工程咨询公司(以下简称豫咨公司),对总经理董治堂(以下简称董总)就公司生存与发展、为中部崛起做好咨询参谋、培养和引进人才、公司改制设想以及公司的未来发展等方面进行了深入采访。我们欣喜地看到,在中部崛起、中原经济区建设的浩大队伍中,活跃着这么一支工程咨询队伍,他们想中部崛起之所想,谋中原经济区之大事,他们的所作所为,真不愧为是中原经济区建设的咨询先锋。     

分布式V-BLAST OFDM中存在多个频偏时的信号检测

在采用分布式发射天线的垂直贝尔实验室分层空时结构(V-BLAST)正交频分复用(OFDM)系统中,由于各发射天线与接收机之间的载波频偏(CFO)均可能不同,因此必须在信号检测中考虑多个频偏的影响。该文利用迫零(ZF)检测的固有特性,提出一种适用于低时延扩展多径信道的低复杂度频偏校正方法;再针对其不足,结合传统频偏校正方法,提出了采用两次频偏校正的基于迫零的信号检测方法。仿真结果表明,在低时延扩展信道下,该文所提频偏校正方法能有效消除多个频偏对系统性能的影响;且在时延扩展较大时,采用两次频偏校正的信号检测方法能进一步改善系统性能。     

争创国内一流工程咨询企业集团——瑞和安惠项目管理集团有限公司董事长宋蕊访谈录

国家投资体制改革以来,我国工程咨询行业发展迅速,涌现了一大批工程咨询企业,国家发展改革委刚刚发布的《工程咨询业2010-2015年发展规划纲要》中指出要“壮大行业实力,培育一批品牌优势突出、具有国际竞争力的工程咨询集团。”工程咨询企业发展的现状如何？近日,带着这一问题,我们来到河北省石家庄市走访了瑞和安惠项目管理集团,对该公司董事长宋蕊女士（以下简称宋蕊）进行了采访。     

构建沥青基材料力学行为主曲线的两阶段方法

为构建普适性沥青基材料力学行为主曲线,依据主曲线定义提出了将主曲线获取与主曲线拟合分离的两阶段方法,用基质沥青的试验数据对比了采用两阶段方法与规范方法绘制主曲线时的拟合效果,并用沥青砂浆及橡胶测试数据检验了采用两阶段方法绘制主曲线时的稳健性.结果表明：两阶段方法克服了规范方法需预设主曲线模型与移位因子方程的缺陷,可在主曲线拟合阶段对主曲线模型的准确性进行检验,并可用于主曲线模型或移位因子方程的优化;两阶段方法不仅适用于构建具有时温等效特性的沥青基材料力学行为主曲线,对非沥青基材料也有较好的适用性.     

基于二维图像和卷积神经网络的阀冷系统主循环泵故障诊断

特高压直流输电工程中，及时发现并排除换流阀冷却系统的主循环泵的故障，对保障换流阀的稳定运行具有重要意义，为此针对主循环泵在故障时产生的振动信号，提出一种基于二维图像和卷积神经网络的阀冷系统主循环泵故障诊断方法。首先，通过变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)对振动信号进行去噪处理：使用VMD分解轴向、竖直径向和水平径向的振动信号，基于相关系数法获取最优本征模态分量；使用SVD对分量信号滤波后，通过分量空间重构获取去噪后的振动信号。然后，通过格拉姆矩阵将时序振动信号转换为振动图像，提取振动信号的时空特征。最后，将轴向、竖直径向和水平径向振动图像多通道并行输入AlexNet深度卷积神经网络，通过卷积层和池化层实现多层次特征融合，提高故障诊断准确率。分析结果表明，该模型故障诊断精度为91%,优于多层感知机算法、一维卷积神经网络和浅层卷积神经网络，可以为阀冷系统主循环泵的故障诊断提供方法基础，为现场人员安排计划检修提供理论依据。