六冲河大跨径预应力混凝土斜拉桥预应力后期束优化研究

斜拉桥的发展趋势是跨径超大化、结构轻型化,使其结构受力性能更为复杂,其受力性能的进一步优化显得尤为重要。以混凝土梁预应力理论为基础,选择六冲河主跨438 m大跨径双塔斜拉桥作为研究对象,对斜拉桥中最典型的大跨径双塔斜拉桥的预应力后期束配置进行优化研究,运用大型有限元计算软件Midas Civil对不同预应力度下的结构进行计算,分析其受力性能,使其在结构受力性能和经济性上更为合理,为混凝土斜拉桥预应力设计提供一定的参考。     

沪瑞高速公路某旧桥加宽设计

在公路改扩建工作中,旧桥加宽在设计与施工中存在着许多技术难题,需要在实践中深入摸索才能最终解决。介绍沪瑞高速公路贵阳至清镇段某旧桥梁的加宽设计及施工工艺。     

车路协同条件下智能网联高速公路通行效率信息自适应分发协议:NRT-V2X

车路协同技术是解决自动驾驶中单车智能现存缺陷的关键技术。而智能网联高速公路的出现为车路协同技术真正应用于实际提供了良好的平台，其中，路侧单元（Road Side Unit，RSU）如何将路侧传感器信息或交通监控中心发布消息传递给路上车辆，是车路协同技术的一个关键环节。为此，提出一种基于V2V（Vehicle to Vehicle）和V2I（Vehicle to Infrastructure）融合的自适应数据分发协议（Adaptive Network and Road Traffic Data Dissemination for V2X，NRT-V2X）。NRT-V2X协议在影响通行效率事件的车流上游为RSU定义了一段服务区域（ROI，Region of Interest）。RSU通过感知服务区域中车辆的无线通信网络状况和路面交通状况来自适应调整其信息发送间隔，从而在保证ROI中车辆信息全覆盖的前提下，降低RSU发送信息开销，抑制ROI内车辆的接收信息冗余。基于创建的2个场景和2个车路协同应用，利用双向耦合车联网仿真平台进行性能评估。试验结果表明：采用NRT-V2X协议的车路协同技术可使高速公路的通行效率提高28%以上；与RSU固定发送间隔协议和典型V2X协议ATB相比，NRT-V2X的信息覆盖率稳定在100%，发送信息开销降低了至少30%，接收信息冗余下降了20%以上；NRT-V2X能够将智能网联高速公路通行效率相关信息高效地由RSU分发到其定义的ROI中的所有车辆，从而保证所有车辆预先接收到相关信息，选择最优行车路线，提高通行效率。     

智能公路发展现状与关键技术（双语出版）

借鉴美国自动公路系统（Automated Highway Systems，AHS）技术框架，系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势，在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架，提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时，瞄准当前主流技术和未来科技发展方向，总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状，并基于这8项关键技术的自身发展特点，提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施；分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响；系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本，为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

瞄准"打赢"勇于实践不断提高驾驶员生成质量

转变观念,加强管理,切实解决训练工作不扎实的问题。前几年,部队在驾驶员训练工作中,业务技能训练多,勤务训练少;白天训练多,夜间训练少;普通科目训练多,险难科目训练少;理论学习多,实际操作少;单兵动作多,合成动作少的现象较为普遍。为了改变     

沪瑞高速公路某旧桥加宽设计

在公路改扩建工作中,旧桥加宽在设计与施工中存在着许多技术难题,需要在实践中深入摸索才能最终解决。介绍沪瑞高速公路贵阳至清镇段某旧桥梁的加宽设计及施工工艺。     

自平衡试桩法荷载箱埋设位置探讨

自平衡试桩法是检测单桩竖向抗压极限承载力的一种试验方法.荷载箱的埋设位置是检测成功与否的重要因素之一.结合工程实例,就采用自平衡试桩法确定荷载箱埋设位置的问题进行探讨和总结,供同行参考.     

基于模型预测控制的CACC系统通信延时补偿方法

为确保通信延时条件下协同式自适应巡航控制(CACC)系统的弦稳定性，利用模型预测控制(MPC)和长短期记忆(LSTM)预测方法，研究CACC系统中车辆协同控制下的通信延时补偿方法；基于车辆队列四元素架构理论，构建了包括车辆动力学模型、间距策略、网络拓扑和MPC纵向控制器的系统模型，并综合考虑2范数和无穷范数弦稳定性条件，提出了CACC车辆队列混合范数弦稳定性量化指标，最终形成协同式车辆队列建模与评价体系；设计了一种利用前车加速度轨迹(PVAT)作为开环优化参考轨迹的MPC方法，即MPC-PVAT，通过综合考虑队列的跟驰、安全、通行效率和燃油消耗等性能指标，使目标函数趋于最小代价，从而得到当前时刻的最优控制量，并利用庞特里亚金最大值原理对所设计的优化问题进行快速求解；在MPC-PVAT基础上，提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的通信延时补偿方法，即MPC-LSTM，将跟驰车辆的传感器信息输入LSTM网络来预测其前车的运动状态，从而缓解短暂通信延时对车辆队列稳定性的影响。仿真测试结果表明:MPC-LSTM可容忍的通信延时上界大于1.5 s，比MPC-PVAT提升了0.8 s，比线性控制器提升了1.1 s；在基于实车数据测试中，当通信延时增加到1.2 s时，MPC-LSTM的弦稳定性指标相比MPC-PVAT提升了20.33%，与线性控制器相比稳定性提升了39.35%。可见，在通信延时较大的情况下，MPC-LSTM对通信延时具有很好的容忍性，从而有效地保证了CACC车辆队列的弦稳定性。