施工宽缝对整体式闸首底板的受力影响研究

鉴于整体式闸首底板在顺水流方向易出现裂缝,严重危害船闸的使用安全。本文提出的设置施工宽缝的施工方案可以有效改善整体式闸首底板开裂问题。首先运用ANSYS软件建立模型,对闸首结构进行有限元分析,进一步探索出施工宽缝对整体式闸首底板的应力与变形的影响,将应力计算结果转换成内力,最终研究出满足工程要求的最优合缝时间和设缝位置,从而为整体式船闸的施工提供参考。     

高阶马尔可夫链无线链路连通性建模

针对动态无线网络对高精度链路连通性建模的需求,结合无线电波传播特性和节点运动模式,基于高阶马尔可夫链建立链路连通性模型.采用统计方法获取模型参数转移概率矩阵,并利用模型评估链路生命时间等网络特性参数.通过仿真实验分析链路生命时间精度与马尔可夫链阶数的对应关系.研究表明,链路生命时间精度随着马尔可夫链阶数增加而提高,四阶以上马尔可夫模型生成的链路生命时间精度提升不明显.相比多状态一阶马尔可夫链路连通性模型,四阶马尔可夫模型在仿真链路生命时间时误差降低68%.     

直接驱动XY平台位置域轮廓跟踪控制

针对直接驱动XY平台轮廓误差近似模型建立困难的问题,提出一种提高轮廓跟踪性能的位置域轮廓跟踪控制方法.通过将双轴运动系统等效为主-从运动方式,主动轴(X轴)以位置量作为自变量,将从动轴(Y轴)的运动描述为不同轮廓跟踪要求的X的函数.通过从时域到位置域的一一映射,得到双轴运动系统的位置域动态模型.提出了位置域PD控制策略,主动轴运动以自身为参考产生的位置跟踪误差为零,仅有从动轴的运动跟踪误差影响到了最后的轮廓误差.仿真结果表明,位置域轮廓控制相比时域轮廓控制能够获得更好的跟踪精度.     

基于映射函数的对流层双向时间比对斜延迟分析

设计了利用对流层散射通信进行双向时间比对方法,对比分析了NMF、VMF1和GMF共3种映射函数特征和参数选取方法,简化并假设对流层大气层,提出了基于映射函数进行对流层双向时间比对斜延迟分析的方法,选取东北亚中纬度地区的4个代表性GPS测站进行了对比分析。根据所选测站的地理位置情况和探空数据分析表明,所选测站间的斜延迟呈现年周期余弦函数分布特征,且大致呈夏季最大冬季最小分布,且3种映射函数下斜延迟大致相同,GMF有实时获得的优势。研究了高度角变化条件下的斜延迟误差分布,运算结果表明斜延迟误差也近似呈余弦函数分布,且夏季最小冬季最大,在误差角为0.01°时,最大延迟误差对应的时延约为0.2ns。     

混行条件下直线式公交站点停靠车辆数优化

针对公交站点排队溢出导致的路段运行效率下降问题,通过分析混行交通条件下公交跳站运行对路段通行能力及乘客出行时间的影响,分别建立了小汽车和公交乘客的出行时间计算模型,并在此基础上建立了以乘客总出行时间最小为目标的公交站点停靠车辆数优化模型;以杭州市天目山路为例,使用上述方法对其站点停靠车辆数进行了优化,结果显示,优化后的停靠方案能够使小汽车运行速度提高9.32%,公交乘客的出行时间缩短3.98%,所有出行者的总出行时间减少4.75%;本文提出方法的优化结果能够为混行交通条件下公交跳站运行方案的设计提供基础。     

水泥混凝土路面板固化温差对翘曲和应力的影响

实测硬化中水泥混凝土路面板内的温度分布,确定混凝土的终凝时间,提出固化温差及有效温差的计算方法,并计算两种施工环境条件下路面板的固化温差和有效温差,进行固化温差对板的翘曲和应力影响分析计算。研究结果表明：春季和秋季施工在水泥混凝土路面板中产生负的固化温差,将会导致路面板在1 d中的大部分时间处于板中脱空的状态,在板中临界荷位处板底产生拉应力,而采用小尺寸板,相比较大尺寸板更能降低路面板翘曲及耦合应力,降低疲劳破坏。     

单因素时间序列ARMA建模在卡钻预测中的应用研究

为了在实际钻井过程中避免和减少卡钻事故的发生,提出一种以单因素时间序列ARMA建模为基础,对钻井卡钻事故做出预期判断的方法,并利用钻井实际中的数据验证此方法的可行性。运用Eviews软件对青海地区某地热勘探井的相关数据建立各个参数的时序模型,对未来钻井数据进行预测,同时对各个ARMA模型做功率谱估计,比较相邻2个ARMA模型的功率谱密度,计算各个参数的综合功率谱叠加偏差值,作为判断卡钻的依据。实践证明此方法可提前预测钻井过程中的卡钻事故。     

基于时间序列分析的DNS服务器的DDoS攻击检测

分析了针对DNS服务器DDoS攻击的特征,提出了一种基于攻击流特征(AFC)时间序列的DDoS攻击检测方法.通过自适应自回归模型的参数拟合,将AFC时间序列变换为多维空间内的自适应自回归AAR模型参数向量序列,然后使用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法能有效检测针对DNS服务器的DDoS攻击.     

上海:创新全要素的浦东国际航运临空地区

<正>当前,上海正处于"创新驱动发展,经济转型升级"的关键时期——这既是对照2020年"四个中心"建设目标找差距、补短板的"收官期",也是迈向国际化大都市,谋划两个一百年图景的"筹划期"。对上海来说,2020年意味着两个重要时间节点——"十三五"收官和"国际航运中心"基本建成。21世纪是"速度经济时代",航空运输和机场在城市空间布局、功能定位、经济产业方面扮演     

基于D-Markov模型的金融波动模式识别

将小波变换与符号时间序列分析相结合,引入工程领域的D-Markov模型,提出了一种用于金融波动变化模式识别和异常检测的方法。波动序列经过离散小波变换,产生小波系数序列,将小波系数序列符号化产生符号时间序列,建立符号时间序列的D-Markov模型,并求状态转移概率矩阵,计算各状态转移概率矩阵的状态概率向量与标准状态转移概率矩阵的状态概率向量之间的欧拉距离,从而得到异常度。基于得到的异常度识别金融波动变化模式,检测异常波动的发生。以上证综指的5分钟序列为样本实证分析,对该方法的可行性和有效性进行了验证。