桥梁隧道施工安全评估监控技术研究

桥梁隧道是公路工程中的关键组成部分,关系到人们的日常出行和经济社会的发展,合理应用施工安全评估监控技术是确保桥梁隧道施工质量的有效举措。为提高桥梁隧道施工安全与质量,首先介绍桥梁隧道施工安全评估监控技术;其次,着重分析桥梁隧道施工的常见问题,包括施工安全问题、工程质量问题和施工管理问题;最后,对桥梁隧道施工中安全评估监控技术的具体应用进行研究,旨在进一步提高桥梁隧道的施工效率和施工质量。     

干湿循环下花岗岩残积土路堑边坡稳定性研究

干湿循环对花岗岩残积土抗剪强度有明显的影响,其会影响路堑边坡的稳定性.利用前人研究成果获得花岗岩残积土在干湿循环荷载作用下的抗剪强度变化规律,并利用数值软件PLAXIS研究考虑干湿循环条件下花岗岩残积土强度变化的路堑边坡稳定性特性,评估干湿循环对花岗岩残积土路堑边坡稳定性的影响.数值模型首先与前人研究成果进行比对获得了...     

基于驾驶行为生成机制的智能汽车类人行为决策EI北大核心CSCD

本文通过分析驾驶人驾驶行为生成机制,构建了类人行为决策策略(HBDS)。它具有匹配驾驶行为生成机制的策略框架,通过最大熵逆强化学习得到类人奖励函数,并采用玻尔兹曼理性噪声模型建立行为概率与累积奖励的映射关系。通过预期轨迹空间的离散化处理,避免了连续高维空间积分中的维数灾难,并基于统计学规律和安全约束对预期轨迹空间进行压缩和修剪,提升了HBDS采样效率。HBDS在NGSIM数据集上进行训练和测试的结果表明,HBDS能做出符合驾驶人个性化认知特性和行为特征的行为决策。     

建筑垃圾流动化回填材料配合比设计方法研究

对建筑垃圾流动化回填材料的配合比设计方法进行研究。通过试验手段对回填材料流动度与用水量的关系、回填材料中粉煤灰掺量确定方法、回填材料强度与水泥用量的关系进行分析。确定建筑垃圾回填材料流动度与用水量之间的关系表；提出利用回填材料最大堆积密度确定粉煤灰掺量；建立了建筑垃圾回填材料灰砂比、水固比与回填材料强度之间的关系式。在此基础上采用体积法或质量法建立了以回填材料中水泥用量、粉煤灰用量、建筑垃圾和水的用量为未知数的四元一次方程组，通过求解得到建筑垃圾回填材料每立方米组成材料的用量，形成了完整的建筑垃圾细料制备流动化回填材料的配合比设计流程。     

通州湾腰沙围垦二期通道工程深槽段封堵工艺

围堤封堵和龙口封堵存有一定的相似性，在以往的围填工程技术研究中，往往忽略了两者的诸多不同点，对深槽封堵的研究很少。结合通州湾腰沙围垦二期通道工程深槽段的封堵施工，分析了海岸滩涂区域深槽的形成原因、施工过程中的处理技巧及注意事项。     

FPSO上部模块海运绑扎加固方案

为研究浮式生产储油卸油装置（FPSO）上部模块海运绑扎与加固，以某FPSO的上部模块海运绑扎设计为研究对象，根据模块结构的布置形式，设计模块的海运绑扎方案。基于新版《海事作业和海事担保标准》及有限元理论，计算得到货物重心处的加速度值并提取模块绑扎构件的支反力，依此验证绑扎设计安全性和可靠性。该方案可为同类产品海运绑扎加固设计提供参考。     

基于工程实践的接头箱被埋后处理措施研究

地下连续墙接头箱被广泛应用在地下连续墙施工，接头箱被埋事故时有发生。根据实际项目工程实践，对接头箱被埋原因进行综合分析，总结出包括技术、施工环境两类原因。提出接头箱被埋后的三种处理措施，分别为吊车顶拔、油顶配合吊车顶拔以及侧向剥离。并基于某水厂扩建工程接头箱被埋事故，给出该事故原因分析、实际处理措施以及处理结果，最后提出部分施工建议，以期为相关事故提供有效解决方法。     

静动荷载下桩网结构路基土工格栅承载特性试验研究北大核心

以京沪高速铁路徐沪段路基为研究对象,通过室内大比例模型试验,研究了静动荷载作用下桩网结构路基土拱效应与土工格栅承载性能的变化规律,分析10万次动荷载作用后土工格栅的承载特性。结果表明:在路基填筑初期未形成稳态土拱前土工格栅应变增长较快,当形成稳态土拱后土工格栅应变增长趋于稳定,且桩帽边缘处土工格栅应变增长最快,土工格栅使得桩顶上方多承担了7.6%的荷载;10万次动荷载作用下,土拱效应依然有效,但是会产生一定程度的弱化,土工格栅减小了动荷载对土拱效应的削弱作用;相比静载动荷载作用下土工格栅应变增长迅速,最大增长了约19%;动荷载作用后土工格栅会产生拉力退化与软化现象。     

法学硕士研究生混合式教学模式的问题与对策

对法学硕士研究生线上和线下混合式教学模式存在的问题进行梳理，提出法学硕士研究生混合式教学的改进思路和体系设计方案。线上教学改革包括增加法学硕士研究生慕课授课时长，建设多门类、多语种法学专业双语慕课，建立常设独立讨论区并由授课教师亲自答疑；线下教学改革包括建立课堂汇报、提出问题、意见交换三阶段的授课模式。     

基于强化学习的自动驾驶决策研究综述

强化学习的发展推动了自动驾驶决策技术的进步，智能决策技术已成为自动驾驶领域高度关注的要点问题。本文以强化学习算法发展为主线，综述该算法在单车自动驾驶决策领域的深入应用。对强化学习传统算法、经典算法和前沿算法从基本原理和理论建模等方面进行归纳总结与对比分析。针对不同场景的自动驾驶决策方法分类，分析环境状态可观测性对建模的影响，重点阐述了不同层次强化学习典型算法的应用技术路线，并对自动驾驶决策方法提出研究展望，以期为自动驾驶决策方案研究提供有益参考。