简介：摘要：本研究旨在探讨基于模型的设计在工程机械安全控制领域的应用。通过深入剖析控制原理，构建相应的控制模型，并进行仿真验证，以确保工程机械在操作过程中的安全性。进一步地，本研究将所设计的控制模型转化为实际应用代码，通过实车测试验证其有效性。本文不仅为工程机械安全控制提供了一种新的方法论，还为相关领域的研究提供了有益的参考。

简介：

简介：摘要：多条固定式胶带机和可移设胶带机与排土机组成的半连续排土系统具有运排距离长、运量大、效率高和经济效益好等诸多优点在国内外大型露天矿中已被广泛采用，排土机作为该系统的重要组成部分，主要用于排放开采过程中大量的表层剥离物，它主要由卸料车，受料臂及带式输送机、配重臂，受料臂吊挂装置、立柱、回转平台、履带行走装置、卸料臂及带式输送机等主要机械结构组成。

简介：摘要：面向大模型的智算网络发展研究是一个前沿且复杂的领域，它涉及到人工智能、高性能计算、网络技术、数据科学等多个学科的交叉融合。随着深度学习技术的飞速发展，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，这些模型的训练和推理对计算资源和网络带宽提出了极高的要求。基于此，本篇文章对大模型的智算网络发展进行研究，为后续建设提供参考。

简介：

简介：摘 要：在卷烟厂技术改造中充分发挥建筑信息模型（BIM）技术的优势，建立建筑物和设备设施三维仿真模型。将建筑设备设施等机电管线的二维图纸进行集成和可视化，在施工前期进行机电管线综合碰撞检查，优化设计图纸，实现施工图设计无错漏，施工场景的可视化模拟。便于消除传统建筑模式“先建后改”带来的弊端，减少在施工阶段可避免的损失和返工窝工的概率,有助于进一步提升施工效率，保证工程顺利施工。

简介：摘要：全球气候的不断变化对水库的防汛调度策略构成了新的考验，水库调度模型在防汛工作中起到了关键作用。通过科学的调度策略，可以有效管理水资源，降低洪水风险，保障人民生命财产安全。本文将通过探讨如何优化水库调度模型，以实现更精准的洪水预警和更有效的防汛措施。我们将结合常用的水库调度模型和策略，对水库调度工作进行探讨。

简介：摘要：建筑信息模型（BIM）是一种在土木工程领域中被广泛应用的技术和方法。BIM技术基于三维模型，可以通过整合和管理各种信息和数据，为土木工程的设计、施工和管理提供了全面支持。BIM作为一种革命性的技术，正在改变土木工程行业的传统模式，为工程师们提供了更高效、更精确和更可靠的工作方式。

简介：摘要：本文深入探讨了大语言模型在英语教学中的应用优势，通过可定制性、任务适用能力和自然语言理解等方面的分析，揭示了大语言模型在英语教学中发挥的重要作用。之后从课前课中课后以及个性辅助这四方面提出基于大语言模型的英语教学实践路径。

简介：摘要：机械密封在工程实践中扮演着重要角色，但其失效常常会导致设备停机和安全隐患。本文通过综合考虑材料特性、工作环境、运行参数等因素，构建了机械密封失效机理与寿命预测模型。分析了机械密封失效的多种原因，包括摩擦磨损、腐蚀、疲劳等，以及这些因素对密封性能的影响。提出了一种基于机械密封工作条件和材料特性的寿命预测方法，采用数值模拟和实验验证相结合的方式，提高了模型的准确性和可靠性。通过案例分析和对比实验验证了所提模型的有效性和实用性，为机械密封的设计、选择和维护提供了理论指导和技术支持。

简介：摘要：本文旨在探讨基于成本控制的工程管理优化模型。随着工程项目日益复杂，成本控制成为确保项目经济效益和顺利实施的关键因素。本文通过构建一个综合优化模型，将成本控制理念融入工程管理的全过程。该模型结合了线性规划、动态规划等数学方法，旨在实现工程项目成本最小化，同时保证项目质量和进度。文章首先分析了成本控制在工程管理中的重要性，进而阐述了优化模型的理论基础和应用方法。通过对工程项目各环节的成本进行详细分析，提出了针对性的成本控制措施和优化策略。本文的研究不仅为工程管理领域提供了新的理论视角，也为实际工程项目中的成本控制提供了有益的参考。

简介：摘要：本文研究了基于机器学习的工程成本预测模型。首先，介绍了工程成本预测在工程领域的重要性以及传统预测方法的局限性，强调了机器学习技术在该领域的潜在优势。接着，详细阐述了机器学习的理论基础，包括基本概念和常用算法，并分析了这些算法在工程成本预测中的适用性。随后，构建了基于选定算法的工程成本预测模型，并介绍了数据收集与处理、模型选择与构建的过程。在模型训练与优化阶段，通过训练数据集对模型进行训练，并采用多种方法对模型进行优化以提高预测精度。最后，通过实验设计与实施，展示了模型在预测工程成本方面的性能，并与传统方法进行了对比。研究结果表明，基于机器学习的工程成本预测模型具有较高的预测精度和泛化能力，为实际工程成本预测提供了一种新的有效方法。

简介：摘要：建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）作为一种革新性的数字技术，深刻地改变了建筑行业在设计、施工和运营方面的方式。本文综述了BIM在项目全生命周期管理、智能建造和绿色建筑等领域的创新应用，通过理论分析、案例调研和数据统计，突出了其核心技术如参数化建模和信息集成的关键作用。研究表明，BIM显著提升了项目效率和质量，推动了建筑行业向智能化和可持续化方向发展。此外，本文还探讨了BIM与物联网（IoT）、人工智能（AI）、虚拟现实（VR）等新兴技术的整合，并展望了其未来发展方向，包括标准化支持和教育培训的加强。

简介：摘要：创新是引领发展的第一动力，必须把创新摆在国家发展全局的核心位置，不断推进理论创新、制度创新、科技创新、文化创新等各方面创新，让创新贯穿党和国家一切工作。一个国家的经济竞争力从根本上体现为企业的竞争力。企业要在日趋复杂激烈的国内外竞争环境中更好地履行职责、提高核心竞争力，根本出路在于不断提升其创新能力。基于此，本文章对烟草企业创新力模型与评价指标构建进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：随着全球经济的持续发展和国际贸易的日益频繁，船舶建造业作为重要的重工业领域，对于国家经济的增长和国际贸易的推动具有举足轻重的地位。然而，船舶建造项目涉及的资金、技术、资源等要素众多，项目的成功与否往往受到多种因素的影响。因此，对船舶建造项目进行后评价研究，不仅有助于总结项目经验，提升项目管理水平，还能为未来的船舶建造项目提供决策支持和参考。

简介：摘要：随着现代建筑对机电安装工程的要求不断提高，传统的二维平面图纸已经很难满足对复杂机电安装管线进行深化设计的要求，BIM技术的应用将能有效地解决此问题。通过对管线深化重难点分析，合理对管线排布进行深化设计，有效提高机电管线安装一次合格率，节省工期，减少拆改，取得良好的经济效益。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：随着水利工程建设的快速发展，水库调度在水资源管理和利用中发挥着至关重要的作用。本文围绕水库调度优化模型展开研究，首先，文章阐述了水库调度的基本概念和重要性；其次，针对水库调度的复杂性，建立了基于多目标决策和动态规划等水库调度优化模型策略。基于此，本文旨在为提高水库调度的科学性和合理性提供理论支持和实践指导，以实现水资源的最大化利用和生态系统的保护。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑施工安全风险的影响因素，并提出了相关模型的构建方法。通过对施工现场各种可能导致事故的因素进行分析和研究，本文总结出影响建筑施工安全的关键因素，为提高施工现场安全管理水平提供参考。

简介：摘要：本文针对内蒙古珠江投资有限公司青春塔煤矿的顶板水害问题，展开深入研究，通过构建一套高效准确的顶板水害预测模型，并提出相应的防治策略。通过综合运用地质数据分析、数学建模及现代信息技术，本研究力图实现对顶板水害的早期预警与有效控制，以保障矿井安全生产，减少经济损失，促进矿区可持续发展。