复杂地质条件TBM研制关键技术及应用

为解决高黎贡山隧道出口段软岩收敛卡机、破碎坍塌、岩爆片帮、高温热害、突泥涌水等不良地质TBM适应性差的问题，采用TBM适应性设计方法，提出并采用变截面抬升式开挖、水岩一体超前预报、隐藏式常态化超前钻探、前置式自动化湿喷、加强型大范围初期支护、通风系统强制制冷、刀盘刀具优化设计、物料快速运输等关键技术方案，联合研制出国产最大直径TBM（9.03 m）； 针对现场应用测试存在的部分问题，对TBM创新设计方案进行优化改进，使国产最大直径TBM在复杂地层前期应用中，取得月进尺400 m以上的掘进业绩。     

企业级工程地质数据库管理系统开发与应用

传统的工程地质勘察数据存储及利用方式非常低效,重复性勘察浪费了大量的时间和成本。为实现数据整合及高效利用,文中以空间数据库系统为基础,搭建了一套工程地质数据库管理平台。该数据库管理系统整合了建筑物及市政基础设施等信息,能够实现工程勘察设计数据的有效收集、管理与智能化利用,为建设项目的前期评估、仿真建设、运营管理提供全周期的服务。     

基于智能融合的船舶交通流预测系统

船舶交通流量预测的研究为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。将智能融合算法应用于船舶交通流量预测系统,较好地解决了现有船舶预测算法中存在的预测精度不高,依赖于经验等不足。以长江江阴大桥2007年船舶流量观测数据为例进行分析,实验结果表明,融合预测能够对多个数据源进行预测,并可以减缓单种预测方法单独预测的不确定性,从而增加了预测的准确性和整个预测系统的鲁棒性。     

基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

针对GM（1，1）模型预测精度差的问题，采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差．按等维新息的思路建立多个改进型GM（1，1）模型，并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法。仿真分析表明，通过该模型可以寻求到多个改进型GM（1，1）模型预测值的最佳组合。     

快速SVM算法及在陀螺仪参数漂移预测中的应用

针对支持向量机在对海量训练样本进行训练时,训练速度慢而导致难以应用的问题,通过分析训练样本数目与训练时间之间的关系,利用支持向量机对小样本学习的良好特性,提出了基于样本分组的支持向量机快速训练算法.将海量样本分成小样本进行训练,然后对训练得到的多个支持向量机进行加权处理得到决策函数.此方法在标准数据以及陀螺仪参数漂移数据上进行了仿真应用,方针结果证明该方法可大幅提高训练速度,同时保证了较好的泛化能力.     

方解石的形成机制及其在岩溶隧道地质预报中的应用研究

为提高岩溶隧道中地质预报的准确性,通过对方解石与岩溶、断层及地下水的产出特征变化研究以及其含量变化统计,通过现场的统计分析及追踪调查表明,在隧道施工中可以根据方解石的含量变化及产出特点再结合物探方法来推测隧道掌子面前方的地质情况。主要结论如下:1)根据方解石的产出特征规律结合物探方法能识别出前方即将出现的地质异常体;2)地质预报工作需要地质方法和物探方法相结合,才能取得准确判释;3)在地质学上,通过对微观现象的统计整理,再对其进行分析研究,可以对宏观构造现象的判断起到帮助作用。     

岩溶天坑垮塌对下穿鸡冠山隧道结构安全影响研究

为深入了解下穿隧道结构安全受岩溶天坑垮塌的影响，以鸡冠山隧道K72+220~+340段工程为背景，结合现场勘察成果及下伏溶腔位置大小推测岩溶天坑侧壁垮塌规模，通过PFC3D数值模拟预测岩溶天坑的垮塌堆积形态。基于模拟结果，选择典型剖面构建岩溶天坑侧壁垮塌前后的二维有限差分模型，分析岩溶天坑垮塌对下穿鸡冠山隧道衬砌结构安全的影响。结果表明： 1）天坑垮塌后将主要堆积于天坑下伏溶腔的顶部，垮塌体量约为16 000 m3，垮塌体的冲击力约为9.0×107 N； 2）岩溶天坑垮塌将造成溶腔顶部最大变形达16 mm，并导致左线左边墙及拱脚部位衬砌结构安全系数可能小于1.7，但整体平均安全系数仍大于控制标准，天坑垮塌对隧道安全影响有限。     

岩溶地区中小桥基础设计实践

随着越来越多的桥涵工程建在岩溶地区，桥梁地基稳定问题已成为桥梁工程建设中的突出问题。结合某高速公路上新建的分离式立交桥，详细介绍该桥的地基和基础方案设计，供同行参考。     

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为了满足城市日益增长的停车需求并缓解市中心交通压力,在轨道交通停车换乘(P&R)条件下,研究区域停车设施的选址方法及规模测算方法.基于随机用户选择原理,构建城市中心区及外围区域的停车需求预测Logit模型.以车辆总出行距离最短为目标函数,构建轨道交通P&R站选址优化模型.提出城市中心区及外围P&R站的停车场规模测算方法.以大连市西安路商业圈为研究对象,开展停车需求调查并分析其特征.依据调查数据,进行轨道交通P&R站选址规划与规模测算案例研究.研究表明,对于具有轨道交通的城市,该方法较传统规划方法更有利于引导停车需求在用地空间上的合理分布.     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.