混凝土箱梁水化热温度试验研究

研究目的:温度应力已被认为是混凝土箱梁开裂的主要原因之一。为了掌握水化热温度沿箱梁截面的分布规律,并根据混凝土施工工艺状况,估算温差应力,特对混凝土箱梁进行了水化热温度试验,为箱梁设计与施工提供有益的参考。研究方法:水化热温度测试选取了梁体的跨中及端部截面,按照能够充分反映箱梁水化热变化情况的原则,分别在顶板、底板、腹板布置了内埋式温度传感器,从混凝土入模开始,量测水化热温度的变化情况。研究结果:根据温度测试结果,可以绘制出混凝土水化热温度随观测时间变化的曲线。通过对秦沈客运专线箱梁温度测试结果的总结分析,重点阐述了箱梁混凝土早期水化热温度发展的一般规律,其中包括水化热温度时程曲线的一般形式、温升基本规律、温降基本规律、混凝土的温度梯度、入模温度与温度峰值的关系等,并提出了防止温差过大而引起混凝土开裂的工程措施。     

客运专线简支箱梁徐变发展研究

采用不同徐变计算模型对客运专线预应力箱梁终张拉完成后顶底板不同位置徐变应变进行了计算分析。在箱梁几个关键截面埋设钢弦式应变计,监测了梁体长期应变。长期监测结果表明,梁体终张拉完成后60d内徐变发展曲线斜率大,徐变增长迅速,60d后徐变增长速率明显放缓,150d后徐变发展趋于平稳。GL2000模型和CEB-FIP(1990)模型徐变计算结果在预应力作用初期均偏大,但长期徐变发展曲线与实测结果符合较好。对于徐变预测,在不同加载龄期合理采用不同的计算模型能够提高徐变预测的准确性。     

铁路物流与区块链融合应用研究

介绍了区块链的概念和关键技术,分析了铁路物流多式联运、国际联运数据交换与数据共享等各方面的需求,结合铁路货运信息系统的现状,研究了铁路物流区块链多方协作平台的构建,对区块链与货运流程优化、多式联运、全程物流追踪、物流征信、金融及铁路货运安全保障方面的应用场景进行了分析,为未来区块链在铁路货运多式联运方面的深入研究提供参考。     

客运专线预制箱梁预初张拉阶段跨中截面应力状态研究

以无砟轨道后张法预应力混凝土双线简支箱梁为研究对象,采用有限元分析软件MIDAS/Civil按弹性支撑计算模型对预初张拉阶段的箱梁跨中截面应力状态进行了施工模拟。在箱梁跨中截面预埋钢弦式应变计,监测了预初张拉阶段的混凝土应力。将计算结果与现场实测数据进行了对比分析,结果表明在预初张拉阶段,随着钢束张拉根数的增加,箱梁应力状态逐渐趋近于简支受力模型。张拉过程中的截面应力计算按弹性支撑模型是可行的。     

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对数字铁路的概念和构成进行了准确的描述，在此基础上，提出了基于铁路地理信息系统的数字青藏铁路技术框架，并对其设计和建设过程中采用的技术路线进行了分析，最后阐述了列车追踪、事故救援、设备维护等关键应用的功能.     

大秦铁路75kg/m钢轨伤损变化及影响因素研究

研究目的:在大秦重载线多数货车轴重23～25 t情况下,2014年钢轨强度等级从980 MPa提高到1 280 MPa,2005年～2007年加强了钢轨内在质量和焊接控制、采用加强型弹条、热塑性弹性体垫板等技术加强了轨道结构,2011年后进行了预防性打磨。这些综合技术使钢轨伤损率发生极大变化,本文试图通过2006年、2010年和2016年三个时间节点钢轨伤损率统计分析,获得钢轨伤损类型和伤损率变化及其影响因素,为钢轨使用和管理部门进行大秦重载线伤损率控制及选用合适的钢轨强度等级提供依据。研究结论:(1) 980 MPa级的钢轨伤损率低于1 080 MPa和1 280 MPa级钢轨伤损率,累计通过总重17亿吨,980 MPa级钢轨伤损率比1 280 MPa级钢轨伤损率降低约17%;(2) 2016年钢轨焊接伤损率比2006年减少了9%;(3)钢轨内在质量和焊接质量提高、轨道结构加强综合技术作用下,累计通过总重10亿吨伤损率降低约65%;(4)采用钢轨预防性打磨技术,累计通过总重10亿吨钢轨伤损率降低约20%;(5)本研究成果可为钢轨使用和管理部门选用钢轨及维修决策提供依据。     

列车移动荷载作用下曲线上桥梁的振动响应分析

以列车移动荷载作用下曲线上桥梁系统研究对象，采用车－桥系统的空间振动分析模型，以一箱型箱支梁为例，用计算机模拟列车过桥的全过程，计算了列车荷载作用下曲线桥的动力响应、列车的脱轨系数、轮重减载率，列车运行平稳性指标，并与直线桥作了比较，研究结果与工程实际有一定的参考价值。     

高等教育适度规模实证研究——以教育部76所直属高校为例

高校作为一个投入产出系统，其规模是影响教育投资利用效率的一个重要因素。根据76所教育部直属院校2006年的横截面数据，运用多产出固定成本模型进行实证分析，发现我国部属院校存在着单一规模的不经济现象，但各类型的院校均具有总体规模经济的特点。     

公路轴载谱与当量轴次的深度学习计算及应用

以高速公路与普通国省道为对象，旨在实现全网范围的轴载谱和当量轴次计算。首先，以公路沥青路面设计规范为依据，分析路段轴载谱和累计当量轴次的计算需求；之后，针对现有轴载检测覆盖条件，提出以公路交通情况观测调查数据为支撑的计算方法；进而，针对多源数据的融合目标，建立广义回归神经网络模型，实施深度学习计算流程；最后，以徐州市公路网为实例，对所提出方法进行验证应用。推算结果中，全网路段平均轴载谱与实际规律总体一致；验证样本中3轴车偏差最小，6轴车偏差最大；通过计算当量轴次，获得了用于养护决策支持的区域重载路段分布和分级。     

基于GIS及GIS-T的公路地质灾害信息管理系统研究

GIS-T系统能形象地评价、预测和预报地质灾害,为公路建设管理部门有效控制和防治地质灾害、降低地质灾害造成的损失提供科学决策的依据。