Abstract ：

以南充机场大跨度空间钢结构为例，基于MIDAS有限元软件，建立仿真分析模型，进行施工全过程模拟仿真计算分析，得到影响结构施工安全的应力、应力和变形等关键因素；并根据计算结果优化方案，指导拆装、加固和施工全过程；然后运用智能监测技术，实现数据实时监测与预警。结果表明：通过拆除与加固施工优化及设计，直接降低加固量约50%；施工全过程仿真模拟结合智能监测技术，可有效提高机场大跨度钢结构施工的安全性。研究成果对机场大跨度空间钢结构施工安全及方案优化具有一定的参考作用。

Keyword ：

智能监测 大跨度空间 仿真及模拟 钢结构

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以北京市某大型机场航站楼为研究对象，应用皮尔逊相关分析、k均值聚类方法，对2020—2023年实测数据变化特性及其影响因素进行了分析研究，包括逐时电耗特性提取及其电耗强度指标构建。结果表明：航站楼电耗可分为3类，即与建筑规模相关的基础电耗量、与旅客吞吐量相关的变动电耗量Ⅰ,以及与室外气象条件和旅客吞吐量相关的变动电耗量Ⅱ;k均值聚类分析结果反映了部分设计客流负荷对航站楼主要用电设备系统运行方式及其电耗特性的影响规律，可将日旅客吞吐量分为4级。基于这些分析结果，进一步给出了航站楼日总电耗强度及CO_2排放指标的试算值。研究结果可为合理确定各分项用电设备系统的电耗强度降低目标提供参考。

Keyword ：

机场 CO_2排放 指标 皮尔逊相关分析 k均值聚类 电耗特性 电耗强度 航站楼

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设计说明: 基地紧邻南京城市交通动脉应天大街,与南京核心商务区新街口、南京南站和禄口国际机场通过地铁直接连通.轨道交通1号线、8号线和18号线通过该站点,形成公共中心型站点.停车换成综合体主要服务对象为临近居住人口、办公人群和旅游人群,一体化设计结合周边居住、办公组团和旅游景点,发挥站点的综合换乘服务功能,带动周边业态品质提升,缓解城市中心交通拥堵的状况.

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本文探讨数字化技术在大型机场工程建造的协同应用,重点关注BIM协同设计及数字化管理在实际施工的应用。通过BIM数字化协同设计和管理,提高了参建各方的协同工作效率,充分发挥了BIM数字化协同在大型工程建造过程中的优势。尤其是在涉及多专业、多单位相互交叉协同作业时,采用BIM技术可实现海量建筑行业数据及不同建设管理要素信息的协同共享,为高效解决工程建设难题提供了创新途径。本项目应用实践表明,BIM数字化协同能够解决大型机场工程建造难题,加快形成新质生产力,为大型机场类工程提供有益的参考和借鉴。

Keyword ：

大型机场 新质生产力 BIM技术 数字化协同

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以某机场航站楼指廊为例,研究了弦支结构拉索索力测试的振动频率法.单跨索采用梁弯曲模型建立振动微分方程,根据拉索参数确定振动频率与索力的关系.研究表明:对于跨度较小、截面面积较大的拉索,需考虑抗弯刚度等参数的影响;采用加速度传感器实测拉索前三阶频率,根据频率与索力的关系公式计算出索力与油压表读数对比,误差最小为1.61%,吻合比较良好;根据多跨拉索的受力特点,采用MIDAS将拉索简化为多跨连续梁模型计算拉索前三阶频率,并与实测频率进行拟合,拟合后最小方差为0.856.研究结果对利用振动频率法测试弦支结构的索力具有一定的指导意义.

Keyword ：

振动频率法 索力测试 弦支结构

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综述了中国空间结构的应用发展与创新.首先,回顾总结了中国空间结构的发展历程.然后,分别论述了空间网格结构、索结构和膜结构的应用发展.在空间网格结构的应用发展中,论述了空间网格结构在大型工程中的应用和铝合金空间网格结构的应用,分别总结了近期空间网格结构在大型体育场馆、文化娱乐和会展建筑、机场航站楼中的典型工程应用,以及近年来铝合金空间网格结构典型工程;在索结构的应用发展中,介绍了近年来索网体系、索穹顶体系、弦支穹顶体系和轮辐式索结构体系在大型体育场馆中的工程实践与创新应用;在膜结构的应用发展中,分别阐述了膜结构在大型体育场馆中的应用、ETFE膜结构的应用和气承式膜结构的应用.结合典型工程应用,文中介绍了结构体系创新、工程实践创新和新技术发展.最后,对空间结构的未来发展方向提出了展望.

Keyword ：

索结构 应用发展 展望 空间结构 膜结构 空间网格结构

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为提升战时攻防博弈背景下机场网络毁伤韧性评估的适用性、有效性，研究采用性能时程响应函数法，结合攻防双方多阶段动态博弈模型，建立战时攻防博弈背景下机场网络毁伤韧性评估方法及流程，融合机场单元作战效能分析设计功能型韧性评估函数，使韧性评估结果更符合战时攻防博弈需求；以某区域机场网络为例，结合多阶段动态博弈模型求解结果，对不同恢复条件下该机场网络毁伤韧性进行评估。研究结果表明：机场网络毁伤韧性同时受恢复资源和恢复预算制约，恢复资源和恢复预算分别制约着韧性的恢复速度和恢复程度。

Keyword ：

作战效能 韧性 机场网络 战时攻防博弈

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针对城市群空铁联程客流需求获取困难、客流规律难以把握的问题,提出一套集成空铁联程客流识别及预测模块的综合分析框架.首先,考虑交通枢纽的空间范围及旅客出行的时空特征,提出一种基于信令数据的空铁联程客流识别方法,并挖掘其时空分布规律.然后,在双向门控循环神经网络模型(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的基础上,引入时间周期编码,构建具有时间周期性的双向门控循环神经网络模型(Temporal-Bidirectional Gated Recurrent Unit,T-BiGRU)对空铁联程客流进行预测.最后,以京津冀城市群为实例,对研究框架进行验证.研究结果表明:京津冀城市群空铁联程客流呈现出明显的聚集分布特征,其中北京南站—天津站—天津滨海机场和北京西站—正定机场站—石家庄正定机场两个场景的联程客流占比最高,超过联程客流总量的65％;T-BiGRU模型可以对联程客流的需求进行精准预测,对两个主要场景的双向联程客流的预测精度均超过了89％,优于多个基线模型.研究结果可为城市群空铁协同发展及空铁联程服务优化提供参考.

Keyword ：

城市群 综合交通 空铁联程 T-BiGRU模型 客流识别

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文中提出一种基于深度 Graph WaveNet(GWN)模型的机场网络延误预测方法,对机场网络整体建模,将其转换为图结构并对网络中所有机场进行离港航班多步延误预测.GWN 模型融合时间和空间卷积网络,时间卷积层引入扩展因果卷积和门控机制提升模型效率;空间卷积层采用双向卷积及自适应邻接矩阵充分挖掘延误信息的空间关联性.选择美国 51 个机场构建机场网络并进行延误预测分析.结果表明:GWN模型对机场未来 3 天离港航班准点率预测的平均绝对误差分别为 4.718%、5.145%和 5.240%,显著优于其它基线模型,且对不同量级机场均有稳定的预测表现,在多步预测上具有突出优势.

Keyword ：

深度学习 航班延误预测 机场网络 Graph WaveNet模型

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目的:随着地铁隧道运营年限的增加,盾构隧道衬砌管片接缝处发生突变,导致错台及接缝处张开,是竣工隧道主要的隧道病害.应采用新的计算手段对地铁盾构隧道管片的错台量与接缝张开量进行检测与分析.方法:在阐述管片错台与管片接缝张开机理的基础上,分别介绍了管片环内发生错台、管片环间发生错台两种工况下错台量及接缝张开量的计算原理.以我国某城市地铁新机场线某盾构区间为工程应用案例,采用三维激光扫描仪获取了盾构隧道的点云数据,对点云数据进行了抽稀处理.选取了4个参数用以评估盾构隧道横断面数据提取的效果,得到云数据抽稀距离与这4个参数的关系.采用点云数据对隧道断面椭圆度进行分析,并得到了两种工况下错台量及接缝张开量的计算结果.结果及结论:利用三维激光扫描仪进行隧道断面点云数据的提取时,建议将获取隧道点云数据的抽稀距离设为0.025 m.基于三维激光扫描技术及点云数据检测盾构隧道衬砌管片环间及环内的错台量与接缝张开量,是检测隧道管片是否发生影响地铁运营安全的病害的快速、有效的方法.

Keyword ：

三维激光扫描 管片接缝张开量 管片错台量 盾构隧道 点云数据

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