油气弹簧试验台测控系统设计与仿真

油气弹簧试验台是测试油气弹簧性能的必要设备,传统的机械式试验台输出信号误差大,难以满足试验需求,因此需要设计一套性能良好、精准度高的试验台来对油气弹簧进行试验。本文分析了电液伺服试验台的基本组成,并对控制系统进行了设计与仿真,通过利用Amesim和Simulink联合仿真的方法对测控系统进行研究,建立电液伺服系统的数学模型。采用模糊PID控制对系统的动态特性进行控制,并与常规PID的控制方法进行对比。结果表明,模糊PID控制方法快速平稳,其达到稳态的时间为常规PID的40%,并且系统具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。     

高寒地区沥青路面翻浆病害防治探讨

通过对高寒地区处治翻浆病害的实践 ,总结出做好排水工作、换土法和在路肩上设置排水是高寒地区沥青路翻浆病害防治的有效方法。同时指出 ,开展经常性的养护工作是减轻和预防沥青路翻浆的关键     

公路桥头搭板结构计算分析

基于文克尔地基梁理论,对桥头搭板的受力特性及其主要的影响因素进行了研究,得出了一些具有工程参考价值的结论。     

高速公路招标中暂列金额及暂估价的设定

通过对近年来四川省部分高速公路建设项目中暂列金额及暂估价设定情况的收集、分析、测算、归纳,提出了合理的暂列金额比例设定及暂估价项目设定的原则、方法,为科学地规范和指导建设项目工程量清单的编制及招投标工作提供了参考。     

前港公司配煤浅析

我国是世界上煤炭生产量最大、也是世界上少数几个以煤炭为主要能源的国家,其煤炭消费量居世界第一.1999年,全社会煤炭生产和消费分别达到11亿吨和11.5亿吨.它提供了75%的工业燃料和动力、76%的发电能源、80%的民用商品能源及60%的化工原料,其中约有4/5是用于直接燃烧.为了提高煤炭燃烧率,降低污染,需要更新和改造陈旧煤设备和锅炉,还要提高煤炭质量,提高煤炭的对路供应.配煤正是在发展煤炭对路供应需求前提下应运而生的.……     

独柱墩连续箱梁桥抗倾覆验算与加固分析

粤赣高速公路河源城南互通立交匝道桥3×25m预应力混凝土连续箱梁桥,因4辆超载大货车违规停靠而发生倾覆垮塌事故,这是近年多起侧倾事故以来的又一起连续箱梁桥因超载车辆引发的侧倾垮塌事故。针对该问题,通过深入分析倾覆事故的发生原因,提出针对运营桥梁的验算方法及相应的加固措施,以避免类似情况再次发生。     

基于有限元法的混凝土梁桥沥青铺装结构力学分析

以高速公路混凝土梁桥沥青混凝土桥面铺装为研究对象,以弹性力学为理论基础,采用ANSYS有限元软件建立了混凝土梁桥沥青混凝土桥面铺装整体结构模型,将实体子午线轮胎模型运用到桥面铺装结构分析中,同时考虑了轴重和胎压对结构受力的影响,研究了多因素条件下混凝土梁桥沥青混凝土桥面铺装结构的应力敏感性,为复合桥面铺装结构设计提供参考依据。     

自动驾驶车辆混行集聚MAS控制模型

随着车路协同技术和自动驾驶技术的不断发展，越来越多的网联自动驾驶车辆（Connected and Autonomous Vehicle， CAV）涌入道路交通，与传统人工驾驶车辆（Human Pilot Vehicle， HPV）形成混合交通流（Mixed Traffic Stream， MTS）。为在提高MTS交通流量的同时保证交通安全，面向未来的混行交通环境，结合交通工程中人、车、路等要素，设计基于多智能体系统的CAV集聚控制模型（Agglomeration Control Model of Connected and Autonomous Vehicle Based on Multi-Agent System，ACMCAV-MAS）。该模型针对CAV的可控性和HPV的随机性，意在通过集聚控制，促使道路中分散行驶的CAV集聚成行驶条件更优的队列。具体以Agent的形式设计与集聚控制相关的底层车辆Agent（CAV-Agent和HPV-Agent两类）和上层管理Agent。同时，针对同质要素间的匹配和异质要素间的风险规避，区别于常规的无集聚（No Agglomeration，NOA）策略，提出车队级集聚（Platoon Level Agglomeration， PLA）和车道级集聚（Lane Level Agglomeration，LLA）2种策略及相关的CAV-Agent集聚控制算法。基于ACMCAV-MAS及元胞自动机模型，在不同交通流密度和不同CAV-Agent渗透率下进行仿真试验。结果表明：集聚策略能在60%的CAV-Agent渗透率下取得最佳效益，同时，在60 veh·km^-1密度条件下，车队级集聚策略平均能提升38.14%的交通流量，比车道级集聚的提升效果高9.73%，并能在40~50 veh·km^-1的密度范围和50%~70%的CAV-Agent渗透率条件下有效缓解交通拥堵；通过对中高密度交通流下的纵向风险分析，发现2种集聚策略在低CAV-Agent渗透率下的风险发生率无显著差异，且最大风险降低比例都能达到20%以上，然而，在实际交通情况下，集聚策略可能会在一定程度上导致横向碰撞风险的增加。在未来的工作中，将继续探究降低横向碰撞风险的方法，同时着力解决目前仿真框架中对于人工驾驶行为异质性建模不够完善的缺陷，不断优化ACMCAV-MAS，为未来MTS中自动驾驶策略的制定提供理论依据。