树脂结合剂金刚石砂轮精密磨削单晶硅片的磨削力研究

通过对树脂结合剂金刚石砂轮磨削单晶硅片的轴向磨削力Fz的变化规律的研究,分析了单晶硅片在磨削过程中轴向磨削力与磨削工艺参数之间的关系。通过改变砂轮的轴向进给速度、砂轮线速度和砂轮粒度等工艺参数,找出了这些工艺参数对轴向磨削力Fz的影响规律,并建立了轴向磨削力的经验公式。结果表明:树脂结合剂金刚石精密磨削单晶硅片时,轴向磨削力随着砂轮的轴向进给速度vf和磨粒粒径的增大而增大,随着砂轮线速度vs的增大而减小,且这三个工艺参数中,砂轮轴向进给速度vf对轴向磨削力的影响最大。     

强夯置换法支护软土基坑的模拟及应用

强夯置换法应用于基坑支护是一种全新的软土基坑支护理念,以青岛滨海回填软土基坑为背景,以现场试夯后重型动力触探测试成果分析强夯置换体强度参数。采用FLAC模拟强夯置换后的软土基坑支护效果。对不同的强夯置换宽度,置换深度及置换位置等参数进行模拟分析。以塑性区域发展范围及坡面位移形态来判断基坑侧壁的稳定状态。根据模拟结果,强夯置换宽度为0.5倍~0.75倍基坑时,基坑预计发生深层滑动破坏,强夯置换宽度为1.25倍基坑深度时,基坑侧壁基本稳定,仅坡面局部土体表现为塑性区域。在工程实施时,采用了1.3倍基坑深度作为强夯置换宽度,通过基坑监测数据表明,基坑侧壁稳定性良好,最大位移在容许范围内。强夯置换法是一种有效的软土基坑支护方法。     

基于图卷积网络的乘客打车需求预测

乘客打车需求具有非线性和动态性的特点。为了提高乘客需求预测的准确性,需要充分考虑城市区域间的时空特性。针对城市中乘客的打车需求预测问题,利用图卷积网络(graph convolutional network, GCN)和长短期记忆单元(long short-term memory, LSTM)建立GCN-LSTM预测模型。在分析城市区域间时空特性的基础上,基于动态时间规整算法(dynamic time warping, DTW),将具有相似时空特性的区域重组并构建乘客打车需求图,利用图卷积网络提取需求图的空间特征;运用基于LSTM的编码器捕捉区域的时间特性;运用基于LSTM的解码器实现乘客打车需求的多区域同时、多时间步长预测。通过与传统模型的对比实验表明,本文提出的GCN-LSTM预测模型的均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差最小,验证了所提出模型的预测准确性。