半刚性基层与沥青层之间界面条件对结构性能的影响

利用弹性层状体系理论计算了在不同层间条件下的半刚性沥青路面沥青层中的剪应力、拉应力分布情况及路表弯沉值,分析了基层与沥青层之间由于层间界面条件变化引起的路面结构受力状态的变化。计算表明基层与面层保持连续的界面条件是十分重要的;过分致密不透水的半刚性基层有可能造成路面的早期损坏。     

有线载波技术在汽车数据传输中的应用研究

研究了有线载波技术在汽车数据传输中的应用，通过汽车内的电力线同时实现了供电以及数据的安全传输。     

汽车传动系统机械故障诊断方法的研究

本文针对汽车传动系统主要零部件的特点，研究了基于振动信号的故障诊断方法，包括特征提取、模式分类和诊断决策全过程。     

发动机试验数据管理系统的开发应用

介绍了发动机试验数据库管理系统的工作原理、结构、功能，发动机试验数据的处理、绘图及试验报告的生成；对系统开发及开发过程中的若干难点进行论述。实践已验证了该系统的正确性、实用性和高效性。     

基于数据挖掘的城市机动车停车调查分析研究

进行城市机动车停车场规划前需要开展停车场调查,以得到停车场的基本特征参数、机动车进出记录和停车者的停车行为等信息。通过数据挖掘中的一些方法可以在数据库中挖掘出有用的信息。根据机动车进出停车场的记录计算一系列的停车指标,并借助多元统计分析中典型相关分析的方法,分析停车指标与停车场基本特征参数之间的关系。然后利用关联规则挖掘停车问询调查数据中的潜在信息,分析停车者的行为特征,以掌握更多的停车信息。     

山区公路层间滑移破坏机理分析及对策研究

通过现场调查,初步分析了山区公路沥青路面基面层滑移的主要原因。应用有限元法,对基层和面层之间的剪应力进行计算分析,得出了基面层间剪应力变化的一般规律,认为层间最大剪应力主要取决于面层厚度和荷载条件。在前述计算分析的基础上,利用自行研制的DLG A路面材料剪切仪进行了大量的层间滑移室内模拟试验,考察了不同的层间处理措施、温度、基层类型等因素对层间抗剪能力的影响,提出了防止基面层滑移的技术措施。     

XML技术在交通综合数据库中的应用研究

交通综合数据库是交通综合信息平台的核心和基础。本文首先分析了交通综合数据库的功能以及其所存储的信息类型,分析了XML技术在异构数据源之间进行数据共享和交换方面的优势以及目前许多国家和地区对XML在交通数据交换中的研究状况,在此基础上提出了基于XML技术的交通综合数据库的系统结构,重点研究了利用XML实现数据交换的理论与技术途径,通过在实际研发工作中的应用,结果表明XML技术在交通综合数据库中有良好的应用前景。     

半刚性基层材料路用性能的试验研究

通过室内试验,研究了3种半刚性基层材料(水泥碎石、水泥粉煤灰稳定碎石、二灰碎石)的强度特性、断裂韧度、干缩特性及疲劳性能,比较了它们的路用性能。试验结果表明:半刚性基层材料的断裂韧度与弯拉强度具有一定的相关性;二灰碎石与水泥类稳定碎石相比,强度和断裂韧度较低,干缩性能和疲劳性能较好;水泥类稳定碎石抗弯拉强度比二灰碎石高,可弥补其疲劳寿命衰减过快的不足;用粉煤灰代替部分水泥,有广泛的工程应用前景。     

大直径盾构管片水平拼装试验方法探究

大直径盾构管片水平拼装试验存在效率低下甚至失败的情况,不能真实全面反映产品尺寸精度。分析其原因除大直径管片体积大、重量大的因素外,主要原因在于现有的试验设备工装简陋、试验方法粗放、规范要求低等。结合当前水平拼装的规范要求,分析现有试验方法存在的不足,对现有拼装设备工装进行改造,制定高标准的、更加严格的工艺措施,创造性地提出在每层管片拼装时增加标高检测的新思路。将新方法应用于南京长江第五大桥夹江隧道工程管片水平拼装试验,结果良好,证明了此试验方法的科学性与有效性。     

A generic data assimilation framework for vehicle trajectory reconstruction on signalized urban arterials using particle filters

With trajectory data, a complete microscopic and macroscopic picture of traffic flow operations can be obtained. However, trajectory data are difficult to observe over large spatiotemporal regions—particularly in urban contexts—due to practical, technical and financial constraints. The next best thing is to estimate plausible trajectories from whatever data are available. This paper presents a generic data assimilation framework to reconstruct such plausible trajectories on signalized urban arterials using microscopic traffic flow models and data from loops (individual vehicle passages and thus vehicle counts); traffic control data; and (sparse) travel time measurements from whatever source available. The key problem we address is that loops suffer from miss- and over-counts, which result in unbounded errors in vehicle accumulations, rendering trajectory reconstruction highly problematic. Our framework solves this problem in two ways. First, we correct the systematic error in vehicle accumulation by fusing the counts with sparsely available travel times. Second, the proposed framework uses particle filtering and an innovative hierarchical resampling scheme, which effectively integrates over the remaining error distribution, resulting in plausible trajectories. The proposed data assimilation framework is tested and validated using simulated data. Experiments and an extensive sensitivity analysis show that the proposed method is robust to errors both in the model and in the measurements, and provides good estimations for vehicle accumulation and vehicle trajectories with moderate sensor quality. The framework does not impose restrictions on the type of microscopic models used and can be naturally extended to include and estimate additional trajectory attributes such as destination and path, given data are available for assimilation.