抗氯盐污染高性能混凝土在重大工程中的应用

介绍了抗氯盐污染高性能混凝土在重大工程中的应用情况，对工程现场遇到的一些技术问题提出了相应的改进措施。     

船舶上层建筑端部应力状态试验研究

本文针对某船舯部上层建筑端部在航行中出现裂纹这一现象，运用相似理论设计了大比尺钢结构模型进行试验研究，测试了四种端部结构型式在同一载荷作用下端壁下缘垂向应力和水平应力以及端壁附近甲板的应力分布规律，得出了一些有价值的结论。     

高水压隧道衬砌渗流-应力-损伤耦合模型研究

研究目的:富水区隧道衬砌由于长期处在高水压的环境中,衬砌的损伤受到渗流场的影响较为明显,由于渗流场作用而产生相应的应力场和损伤场的变化,衬砌损伤和应力的变化又对渗流场产生反作用,对衬砌结构的混凝土的渗流场、应力场及损伤场进行分析和研究;通过流固耦合来表达隧道衬砌损伤及演化过程,以提高对高水压隧道衬砌损伤表达的准确性和鲁棒性。研究结论:(1)可将混凝土损伤的宏观表达和细观变化统一起来,采用混凝土代表体积单元体作为承水压隧道衬砌流固耦合的研究对象;(2)建立高水压隧道衬砌渗流场、应力场和损伤场的流固耦合模型,采用迭代法可提高模型的可行性;(3)工程计算实例中通过比较是否考虑耦合的情况进行计算模拟衬砌损伤表达,得出流固耦合模型能够更客观的反映实际情况;(4)流固耦合模型能够应用于隧道健康监测及维护。     

隧道的温度应力及由其引起的裂缝开展规律的研究

在隧道与岩介质相互作用的基础上，推导了岩石隧道温度应力的计算式，并给出了由温度应力引起的裂缝间距和宽度的计算公式；分析了影响温度应力的各种因素，探讨了由温度应力引起的裂缝的开展规律。     

高速地铁隧道压力波分析与隧道断面选取

采用数值分析方法,计算在不同断面的隧道内,当列车最高运行速度为120 km/h和140 km/h时的压力波动和变化率,分析得到在上述运行速度下满足压力控制标准的隧道断面条件,并提出优化方向。     

高速铁路沉降无砟轨道结构注浆整体抬升修复关键技术

我国部分无砟轨道线路地基、路基的工后沉降量较大,超过扣件的可调整范围,导致线路平顺性无法修复,列车不得不限速行驶。针对这一难题,通过大量的室内缩尺试验、现场实尺模拟对沉降无砟轨道结构注浆抬升用材料、装备和工艺等进行了系统研究。首次在实尺模型的基础上,结合破坏检查试验,对抬升实施效果进行了全面验证,并结合工程实践,形成了无砟轨道结构整体注浆抬升成套技术。该技术采用在级配碎石层注浆的方式,利用注浆压力及注浆材料膨胀力实现轨道结构的平稳抬升,能在不影响线路正常运营的情况下,利用天窗时间对无砟轨道结构进行整体抬升,恢复沉降地段的线路平顺性及扣件系统可调整量。与传统水泥基注浆技术相比,本技术具有施工设备小型轻便、物流简单、组织灵活、精度可控、次生病害少等显著优点。本文从抬升原理、注浆材料、设备工装、施工工艺、技术特点及其现场应用等方面对沉降无砟轨道结构整体注浆抬升关键技术进行了系统介绍,可为我国无砟轨道沉降病害修复与整治提供借鉴。     

城市轨道交通列车区间节能运行优化方法

提出了城市轨道交通列车区间运行的节能驾驶策略,分析了能耗节约量与区间运行时分增加量的关系。通过解析方程,分析了列车区间运行的节能效果。通过实例验证了惰行进站策略的节能效果优于降速行驶策略。利用动态规划的方法,在城市轨道交通服务水平的约束下,求解了全线路能耗节约量与列车旅行时间的关系,便于运营管理部门制定更节能的列车运行计划。     

NQ6021型车身车架静态强度模拟计算分析

车身车架是非承载式车身结构的主要承载部件,对车身车架进行强度特性分析,不仅可以评价车身车架自身的性能,而且可以用于对整车结构进行优化和更进一步的响应分析。以NQ6021型SUV的非承载式车身及车架为例,利用有限元方法系统地模拟并分析静态强度特性。     

减少沥青摊铺产生离析的应用研究

分析了渝湛高速公路(粤境段)第十二标路面工程施工过程中沥青摊铺产生离析的原因,通过现场检测,提出减少沥青摊铺产生离析的实际方法,应用结果表明所采用的方法收到了显著效果。     

Floating Car Data Based Nonparametric Regression Model for Short-Term Travel Speed Prediction

A K-nearest neighbor (K-NN) based nonparametric regression model was proposed to predict travel speed for Beijing expressway. By using the historical traffic data collected from the detectors in Beijing expressways, a specically designed database was developed via the processes including data filtering, wavelet analysis and clustering. The relativity based weighted Euclidean distance was used as the distance metric to identify the K groups of nearest data series. Then, a K-NN nonparametric regression model was built to predict the average travel speeds up to 6 min into the future. Several randomly selected travel speed data series, collected from the floating car data (FCD) system, were used to validate the model. The results indicate that using the FCD, the model can predict average travel speeds with an accuracy of above 90%, and hence is feasible and effective.