《公路工程基本建设项目设计文件编制办法》修订前后的对比分析——路线初步设计篇

《公路工程基本建设项目设计文件编制办法》（交公路发[1995]1036号）（以下简称编制办法）自1996年颁布实施以来,对指导全国公路工程勘察设计文件编制起到了重要作用。近年来,我国公路勘察设计工作取得了长足进步,理念不断提升,技术不断进步,水平不断提高。同时,国家社会经济发展,也对设计质量提出越来越高的要求。为了更好地利用公路勘察设计新技术、新成果．提高设计质量,建设”安全、耐久、节约、和谐”的公路工程,需要进一步规范和提高公路勘察设计文件编制内容和水平。为此,根据交通部《关于通过2006年度公路工程标准制修订项目计划的通知》（交公路发[2006]439号）,中交第一公路勘察设计研究院有限公司在原编制办法的基础上,     

肥大型船舶伴流分数的估算方法研究

基于肥大型船的快速性试验数据,通过对传统估算公式结果的分析及船舶伴流成因的研究,选定部分船型参数及无因次量作为影响因子,建立线性数学模型,采用逐步回归法得到一种新的、更加精确的肥大型船伴流分数估算方法,通过实例验证其精确性和正确性。     

梁山隧道带状深风化富水陡倾软弱构造集成排水系统研究

厦深铁路梁山隧道DK96+495~+540段穿越地层为L7深风化富水陡倾软弱构造,该构造极为富水,水量大、水压高,为国内外罕见。为降低施工期间地下水流及高压动水对溃口处理、清淤工作、超前支护以及衬砌结构施工的不利影响,同时降低运营期间正洞结构的风险,对带状深风化富水陡倾软弱构造的集成排水系统实施研究。通过研究,提出了带状深风化富水陡倾软弱构造环境中设置集成排水系统的技术措施和实施办法:即先进行地表沟水封闭处理,防止地表水入渗;然后洞周利用导坑进行高低位排水,采用旋喷造孔技术实现隧道体外"排清留固",并形成泄压排水系统;最后在支护结构中采用排水板与综合排水盲沟系统相结合的方式,形成洞内排水系统。目前梁山隧道带状深风化富水陡倾软弱构造段的主体工程已施工完毕,从现场水压、水量以及衬砌结构内力的监测结果来看,该集成排水系统是科学的、行之有效的。     

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为改进传统的驾驶员差错事故分析方法,探索机动车驾驶员差错事故致因分析的新途径. 本文基于道路交通事故案例与调研数据资料,从微观角度分析机动车驾驶员自身差错事故,建立了驾驶员自身差错交通事故致因模型;运用改进的层次分析法确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重,减少了主观因素对分析精度的影响. 结果表明,在机动车驾驶员自身差错交通事故中,驾驶员感知差错率占50.2％,判断决策差错率占38.9％,操作差错率仅占10.9％. 机动车驾驶员感知和判断能力较差是导致交通事故发生的重要因素. 研究结果可为机动车驾驶员事故预防与控制提供科学依据.     

疲劳与驾驶时间关系的实验心理学研究

在分析疲劳对行车安全影响的基础上,采用实验心理学测试与主观疲劳调查方法,研究连续驾驶时间对各项疲劳指标的影响.结果表明:驾驶员一次连续驾驶时间不应超过3.5 h,驾驶时间达到3.5 h后,应至少休息30 min.     

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

巧查电路短路故障点

汽车发动机综合性能分析仪是大家比较熟悉的汽修必备设备之一,如元征EA2000,它有两个电流钳,一个是用于测量起动电流的大电流钳（1280404,起动电流拾取器）,它的口径较大,但灵敏度较低,一般要大于10A的电流才能被检测到,并且其对波动电流较敏感;另一个是用于测量充电电流的小电流钳（1280405,充电电流拾取器）,它的口径较小,但灵敏度较高,能测到零点几安培的小电流,且纯直流电流就可以测到。     

穿浪双体船横向强度与扭转强度的有限元计算

穿浪双体船的连接桥在横浪和斜浪中遭受比较大的横向弯矩和扭转力矩的作用,其自身的强度对穿浪双体船的安全性来说至关重要。本文在有限元理论的基础上,采用直接计算方法对一艘穿浪双体船进行了横向强度和扭转强度的整船有限元分析,对其总强度进行了校核,并初步分析了该船上层建筑对总横强度的影响。通过对计算结果的分析,掌握了该船的应力分布,为结构优化设计提供依据。     

双体船连接桥结构强度的简化计算

双体船的连接桥结构强度是设计时需要重点考虑的问题,采用全船有限元法来分析计算要耗费大量的时间。将连接桥结构简化为一种梁模型,采用简化解析计算方法来分析其扭转强度和横向强度,并与实船的全船有限元法的对比分析结果表明：简化模型和计算方法是可行的,可应用于双体船初步设计阶段,估算连接桥的结构强度,指导结构设计。     

基于深度学习的短期交通流预测方法综述

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明：针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方...