浅析EPC模式下房建工程项目的专业管理

近年来,我国经济正处于从高速发展向高质量发展的转型升级过程中,对于房地产建设企业来说,也正在积极转变发展模式,像EPC等新型的运营管理模式在近年来取得了充分的发展,正在逐步的走向成熟。利用EPC模式,能够使房产建设企业更好的适应国内外更加多样的市场化需求,提升企业的盈利能力和市场竞争力。本文首先分析了EPC模式的主要优势和风险因素,并提出了EPC模式下房建工程项目的专业管理的要点,希望为房地产建设承包商的项目管理工作提供一定的参考思路。     

含齿形裂隙类岩石材料单轴压缩试验研究

为研究含齿形裂隙岩石在单轴压缩下的破坏特征及强度特性，制作了含不同裂隙倾角和起伏角的齿形裂隙类岩石材料试件，并采用岩石力学伺服试验机进行单轴压缩试验。试验结果表明：（1）试件主要产生拉伸、剪切和拉剪复合裂纹，且根据裂纹的扩展路径可划分为A型（拉伸破坏）、B型（剪切破坏）、C型（复合破坏）3种破坏模式，裂隙倾角对试件最终破坏模式影响显著；（2）当裂隙倾角较小时，试件应力—应变曲线为多峰曲线，随着裂隙倾角的增大，曲线呈单峰形式，表现为延性减弱，脆性增强，而裂隙倾角相同但起伏角不同的试件应力—应变曲线大致相同；（3）当裂隙起伏角相同时，试件当量峰值强度随裂隙倾角的增大呈先减小后增大的规律，且裂隙起伏角对试件当量峰值强度的影响小于裂隙倾角。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

浅谈智慧能源监管系统功能扩展

智慧能源体系建设应充分借鉴互联网模式,遵循分层构架、分头建设、分享收益的"三分"模式,推进智慧能源的产业化。将现有的、分散的系统,用相同的技术规范和标准建设,设计好信息的流通和交互机制以实现联通。对智慧能源产品和服务体系进行层次化划分。底层包括传感器、通讯网关、控制器件、通讯等设备;中间层包括能源数据中心和公共平台;而上层则是针对能源管理,需求侧响应,能源调度和碳管理等APP(应用程序)。分层以后,不同企业可以选择各自优势领域进行重点攻关,并选取合作伙伴形成联盟。打造成一个综合能源公共服务平台。     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

建筑工程管理中创新模式的应用探究

建筑工程管理创新是提升建筑产业科技含量的重要途径,为建筑产业的升级发展提供根本性动力。它能够促进生产效率的提升,并且保障建筑工程施工质量。本文对于目前建筑工程在项目管理中存在的问题进行了剖析,并且结合实际经验探究了相应的解决办法,希望相关研究人员以借鉴和参考。     

工程监理组织模式探讨

虽然中国在不断的发展监理事业,但是我们可以发现人们对建设监理的意义,以及对监理组织模式的认识还是不够完善。所以本文先阐述了推行建设监理制的具体情况,然后说明了工程监理的作用,然后在此基础上深入研究不同监理组织模式的选择,以此来拓宽建立领域并促进监理事业的发展。     

基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。