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1.
为提高超高速公路行驶安全性,使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统,阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息,同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度,读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离,利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度,并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明,当超高速公路设计车速分别为140,160,180 km/h时,只要保证路钮间的距离分别小于1.33,1.50,1.69 m,就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此,基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶,保证超高速公路的安全性. 相似文献
2.
结合广中江高速公路跨江桥梁钢管混凝土复合桩工程实际,采用数值仿真方法,对滨江大桥X3-15桩基础竖向承载特性进行数值仿真计算,并与现场试验成果进行对比分析,验证了有限元模型及参数的可靠性。在此基础上,深入研究了不同钢管埋深下钢管混凝土复合桩竖向承载特性的变化规律,计算结果表明,增大钢管埋深能有效提高钢管混凝土复合桩竖向极限承载力,钢管埋深在12m范围内增加时,桩基竖向极限承载力增加较快,钢管埋深每增加4m,桩基竖向承载力增幅2.0% ~2.2% ;钢管埋深超过12m后继续增加钢管埋深,桩基竖向极限承载力增加幅度较小,钢管埋深每增加4m,桩基竖向承载力增幅1.3% ~1.4% ;钢管混凝土复合桩竖向极限承载力由钢管段侧摩阻力、钢管段以下钢筋混凝土段侧摩阻力、钢管端部变截面处端阻力和桩端阻力组成;随着刚管埋深增大,钢管混凝土复合桩总侧阻力逐渐增大,总端阻力则均有所减小,钢管埋深由4 m增加至24 m时,桩基总侧阻力增大了6 382.8kN,增幅9.3% ,桩基总端阻力减小了6 382.8kN,减幅29.8% 。 相似文献
3.
当前侧墙开洞的研究主要集中在地上结构开洞墙体的整体受力性能,而对装配式地下车站侧墙开洞结构的研究还较少.综合考虑侧墙开洞结构受力及施工难易程度,接口框架分拆为梁和柱,节点设置在梁端.为确定侧墙开洞结构的力学性能,对设计方案进行了力学试验与数值模拟分析.研究结果表明:通道接口的破坏形态主要表现为洞口梁端的扭转斜裂缝,梁的扭转破坏是侧墙开洞结构失效的主要原因;侧墙开洞结构的刚度退化的主要原因是混凝土开裂,而构件中钢筋屈服的影响基本上可忽略不计;对侧墙开洞结构进行数值分析,可得到构件的内力分布;梁端的扭转承载力是侧墙开洞结构平面外承载力的主要部分.给出了洞口梁的扭转承载力建议公式,为装配整体式地下车站侧墙开洞结构的设计提供了参考依据. 相似文献
4.
5.
法德边境莱茵河桥是一座大跨径的混凝土连续梁桥,与中国同类桥梁相比,该桥在设计与施工方面有许多特色.该桥下部结构的承台模板以盒状预制混凝土薄壳形式浮运就位;上部结构的主跨梁高变化平缓使刚度较均匀,平台状加腋有效地为纵向预应力钢筋布置提供空间,变高度连续梁采用斜腹板形式,使用了高性能混凝土材料并采用两种稠度的混凝土分层浇筑. 相似文献
6.
为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素. 相似文献
7.
8.
CFG桩复合地基负摩阻力作用分析与研究 总被引:1,自引:1,他引:0
根据CFG桩复合地基负摩阻力发生机理和影响,将复合地基负摩阻力的发生过程简化为三个阶段;并基于第一阶段对复合地基负摩阻力的决定作用,通过线弹性模型计算出了负摩阻力作用长度和相对沉降量,并以此来判定负摩阻力作用的大小。 相似文献
9.
10.
基于神经网络的高温下(后)预应力损失分析 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于神经网络的高温下(后)预应力损失的评价方法.针对影响高温下(后)预应力损失的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了基于神经网络的高温下(后)预应力损失模型.运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点,通过对训练样本的神经网络学习,建立了预应力损失与温度、初始有效预应力以及高温条件的网络关系,最终实现了对测试样本的预应力损失预报. 相似文献