大跨度连续梁桥施工新方法研究

基于大跨度连续梁桥的特点及某大桥施工时需要调整施工方法的实际情况,运用有限元分析软件,计算并比较了两种施工方法下结构受力情况及主梁线形变化状况。通过施工、设计及监控解决相关技术难点后,桥梁顺利合龙,并缩短了近1个月的工期,表明悬臂浇筑与支架现浇相接合这种施工方法是可行的。     

贵阳枢纽大对门双线隧道超前地质预报技术

针对贵阳枢纽白云至龙里北铁路控制性工程大对门双线隧道复杂的岩溶、水文地质等条件,介绍超前地质预报的综合应用,总结应用效果和存在的问题。超前地质预报实践表明,采用TSP、地质雷达、红外探水、HSP声波反射法等综合超前预报手段,有的放矢,结合地质资料和隧道开挖不断揭露的地质条件综合分析,可以获得较好的预报结果,为隧道中不良地质情况施工提供正确指导。     

超大面积深厚软土桩网复合地基沉降变形观测技术

结合厦深铁路(广东段)4标潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工及沉降变形观测施工实践,详细介绍了沉降变形观测技术,包括观测断面的选取及布置原则、测试内容、测试元器件的布设、沉降预测方法及预测计算、地基固结度的计算及分析,通过预测数据和实测数据的对比,证明了潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工方案的正确性,对指导同类型施工有借鉴作用。     

T形沉井基础施工关键技术

沉井基础施工技术在道路交通、房屋建筑施工中经常被采用。但异形沉井基础并不多见,不仅开挖复杂,而且技术难度大。结合国道107线郑州段改建工程泵站施工中应用沉井基础施工技术的成功实践,介绍沉井基础的施工方法、施工工艺和所遇问题的处理方法,为类似工程施工提供有益借鉴。     

四轮驱动ABS控制方法的分析

以四轮驱动汽车为研究对象,分析了其在差速器锁止时制动防抱死控制过程所出现的问题,归纳总结了四轮驱动ABS控制技术的特点及对制动安全性的影响。     

高速公路浓雾监测预警系统

为研究浓雾对高速公路运营的影响,通过建设高速公路环境气象监测站以获取与浓雾发生密切相关的气象要素和能见度实测值,并结合高速公路沿线历史浓雾个例研究形成浓雾的环流形势特征和局地监测站气象要素演变与能见度值变化规律和特征,由此建成了高速公路浓雾监测预警系统。系统通过多种通讯传输和显示手段,将自动监测站的实况和预报中心制作的浓雾预警、预报结论传送至公路运营指挥中心,供采取决策措施时应用。该系统目前已由无锡段扩展到常州至苏州段,在试验应用期,沪宁高速公路在试验路段未发生因浓雾而造成的重大交通事故。     

交通流预测方法综述

实时交通流预测是智能运输系统研究的一个重要问题。为此,建立了许多预测模型,有历史平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、非参数回归模型、神经网络模型和组合模型等。总结评述现存的各类模型,提出交通流预测研究领域今后可能的发展趋势。     

一种确定高圆簧横向刚度的有效方法

文中将高圆簧简化为等截面弹性直杆，导出高圆簧横向刚度计算式，并用试验结果进行修正，提出高圆横向刚度分析方法。理论分析和试验结果表明：高圆簧横向刚度的大小取愉于高圆簧的自由高度和工作高度，即由其结构几何参数和工作载荷决定。按文中方法确定的高圆簧横向刚度理论值与试验结果间的最大误差不超过１０％，满足工程理论分析要求。     

MGM（1,n）模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM（1,n）模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

Spatiotemporal traffic forecasting: review and proposed directions

This paper systematically reviews studies that forecast short-term traffic conditions using spatial dependence between links. We extract and synthesise 130 research papers, considering two perspectives: (1) methodological framework and (2) methods for capturing spatial information. Spatial information boosts the accuracy of prediction, particularly in congested traffic regimes and for longer horizons. Machine learning methods, which have attracted more attention in recent years, outperform the naïve statistical methods such as historical average and exponential smoothing. However, there is no guarantee of superiority when machine learning methods are compared with advanced statistical methods such as spatiotemporal autoregressive integrated moving average. As for the spatial dependency detection, a large gulf exists between the realistic spatial dependence of traffic links on a real network and the studied networks as follows: (1) studies capture spatial dependency of either adjacent or distant upstream and downstream links with the study link, (2) the spatially relevant links are selected either by prejudgment or by correlation-coefficient analysis, and (3) studies develop forecasting methods in a corridor test sample, where all links are connected sequentially together, assume a similarity between the behaviour of both parallel and adjacent links, and overlook the competitive nature of traffic links.