大跨PC连续刚构桥跨中持续下挠成因及预防措施

目前大跨PC连续刚构桥存在的主要问题是跨中的持续下挠和箱梁的开裂,从砼收缩徐变、预应力损失及箱梁的开裂三个方面分析了各自对跨中持续下挠的影响.由于影响徐变的因素多,因此精确计算徐变对跨中的下挠的影响非常困难,根据徐变产生下挠的机理提出了一些预防措施.     

弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力试验研究

对弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力进行试验研究。试验中主要考虑轴向拉力、最小抗剪配筋、配筋率、混凝土强度等级等因素对弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力的影响。试验实测表明,欧洲规范2第1部分中用于计算弯、剪、轴拉复合受力钢筋混凝土梁承载能力的公式过于保守,有必要进行修正。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。     

重点要“稳” 采埃孚自动驾驶目标锁定L2+和L4

"现在市场上有些系统,让你在驾驶过程中,明显的感觉到车身的摆动,说明它们的车道保持不好。这样会影响驾驶者的驾驶体验。对我们而言,度量级别不重要,重点是稳!"——采埃孚全球CEO沃夫翰宁·施艾德回顾过去三年所经历的CES展会,整个自动驾驶行业一直长期处于亢奋状态。从L2-L5级别,只要你想似乎都能找到相对应的产品以及解决方案。仿佛大家之间正进行一场不言而喻的军备竞赛。远的不说,单说采埃孚本身,2017年第一次亮相并现场与百度合作上车的ProAI至今历历在目。随后两年,ProAI的型号一年比一年高,性能也逐代强悍。     

钢筋混凝土桁架拱桥承载能力的检测与评估

为了研究钢筋混凝土桁架拱桥承载能力的检测与评估方法,以一座跨越黄河的钢筋混凝土桁架拱桥为工程背景,通过查阅工程资料、现场调查、建模计算、荷载试验的方法对该桥的承载能力做出了综合性的评估。研究结果表明:钢筋混凝土桁架拱桥的承载能力评估是一项复杂的、综合性的评估,仅凭某种单一的检测手段无法对其作出科学客观的评价,应综合考虑其工程背景、区域规划、理论模型及实际工作状态,才能对其作出科学客观的评价与建议,这样既能保证桥梁的运营安全又不会造成资源的浪费。     

大跨悬浇钢筋混凝土拱桥施工扣索力优化计算分析

为有效控制钢筋混凝土拱圈在悬臂浇筑过程中出现过大的拉应力,文中以某大跨悬浇钢筋混凝土拱桥为依托,提出一种扣索力优化计算方法。首先,基于“未知荷载系数法”获取拱圈最大悬臂状态扣索力初值;然后,开展正装分析并提取施工过程的索力、应力以及位移影响矩阵,基于优化原理并利用MATLAB软件对扣索力开展进一步优化。最后,分别基于影响线原理和无应力状态法原理确定拱圈合龙前扣索力最优拆除顺序和扣索补张拉值,确保拱圈受力合理、松索成拱后拱圈线形光滑圆顺。算例结果表明,扣索初拉力值较为均匀,所有索力值安全系数均大于2.5;拱圈松索成拱线形合理,未出现“马鞍形”;拱圈施工过程中截面拉应力均小于1.8 MPa,满足设计要求。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

安装状态对扭矩扳子检定结果的影响

针对日常使用及检测扭矩扳子的过程中发现的不同安装状态对被检扭矩扳子的示值误差影响很大这一问题,通过大量的试验数据和经验数据相结合的方法,客观评估安装状态对扭矩扳子测量结果的影响。其中,扳手的水平安装状态及安装同轴度对检定结果影响较大。文章旨在帮助检定测试人员得到相对准确的数据。