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81.
针对半填半挖路基,建立非饱和土流固耦合有限元模型,进行雨水入渗条件下红粘土路基边坡渗流与沉降变形耦合的数值模拟,计算出降雨条件下路基含水率及孔隙水压力发展变化情况,并分析填挖方不同渗透性对路基差异沉降的影响,对比边坡防护前后降雨入渗对差异沉降变形的影响。分析得出:半填半挖路基降雨入渗时,填方土体入渗快于挖方土体,随着时间的增加,饱和区逐步扩大,红粘土路基发生湿软变形,填挖交界处产生差异沉降,通过采取路基顶面及坡面的防水处理,能显著降低雨水入渗对路基内部渗流场和应变场的影响及由此造成的湿化差异沉降变形,路基边坡竖向以及侧向变形均有大幅度减小。 相似文献
82.
本文介绍的模糊决策方法是在室内直剪试验、现场水平推挤试验和该岩体抗剪强度参数数据库的基础上,对各种方法的准确性进行评判,进而对强风化花岗岩边坡的岩体抗剪参数进行合理取值.通过较多的方法来获得原始的试验数据,并且对这些数据进行合理的模糊决策取值,较以往采用单一试验或者工程类比方法更加精确合理. 相似文献
83.
84.
从直立锁边铝合金屋面的材料选用、屋面防雷和施工全过程阐述该技术的施工工艺。并总结了直立锁边铝合金屋面施工过程及应用过程的优点。 相似文献
85.
在通平高速公路K38+560-K38+680高边坡微型抗滑桩加固工程中,假定桩体外力为三角形分布模型,利用虚位移原理,理论推导的门型钻孔灌注微型桩前、后桩体对边坡剩余下滑推力分配比例为33:67.工后应力监测发现:桩身土压力呈近似三角形分布,前、后桩在组合桩结构中自我调整受力大小,前、后桩受力比值呈0.45-0.62-O.30规律变化,土压力向后桩转移.受荷段和嵌固段的最大剪应力都在滑面附近,前桩的最大剪力点比后桩的高一个滑床弱面夹层厚度.该工程微型抗滑桩设计的前、后桩体受力分配比对类似工程具有重要的参考意义. 相似文献
86.
87.
为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明:①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明:①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。 相似文献
88.
本文采用薄层扫描及盐酸沉淀蛋白法系统地考察了从兔肝匀浆中提取士的宁生物碱的条件。实验设计按正交法进行,选用L_(16)~((2)15)正交表。考察了盐酸浓度、水浴温度、加热时间及溶液碱化PH 值等主要因素。结果表明:盐酸浓度为10%,80℃水浴加热15分钟,碱化PH 为12,在此条件下,从兔肝匀浆中提取士的宁生物碱回收率可达60.03%。操作简便,省时,优于目前较常用的几种方法。实验结果证实:在所选条件下,对硫酸奎宁及硫酸奎尼丁等生物碱,也可得到较高提取回收率。提示本法有推广应用的前景。 相似文献
89.
电话闭塞法是地铁运营中一种必要的行车组织方式。信号系统发生故障后为维持运营而采用的人工控制列车运行的方式,但存在较大的安全风险。通过分析电话闭塞法控制原理,梳理方法中的主要风险点及潜在危害,基于对主要风险的控制,介绍天津市地铁电话闭塞法的基本流程,并针对存在的问题提出改进措施。 相似文献
90.
自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述。为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体。为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取。词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义特征,将捕获的语义特征输入到双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型中提取上下文双向序列信息,经条件随机场(CRF)处理得到最优序列预测结果。收集交通专业相关的原始语料,经过数据预处理与文本标注,形成了可用于自主式交通系统参与主体识别的语料库,基于此数据开展实体识别对比实验。结果证明:BERT模型显著提升了自主式交通系统参与主体识别任务的性能。相较于传统方法CNN-LSTM或Bi-LSTM等,所提方法可以得到最佳综合识别效果,各实体的综合F1值为86.81%,表明通过BERT模型提取参与主体的语义特征,可以增强识别方法的泛化能力。“使用者”“运营者”“提供者”“规划者”“维护者”类实体的F1值分别为90.35%,92.31%,90.48%,93.33%,95.00%。验证了所提方法识别自主式交通系统参与主体的有效性。 相似文献