适用于无砟轨道的TEDS系统设计与实现

本文介绍研发的新型动车组运行故障图像检测系统TEDS设备满足无砟轨道道床上的安装需要和动车组安全运行的要求,符合中国铁路总公司《动车组运行故障图像检测系统(TEDS)探测站设备暂行技术条件》(铁总运[2015]242号)的技术标准,经实际使用检验取得预期效果。     

连续配筋混凝土路面配筋设计

连续配筋混凝土路面（CRCP）是一种高性能混凝土路面结构。笔根据最新的研究成果，推荐了CRCP的配筋设计方法，并与原有规范方法、AASHTO法（1993年版）的结果进行了比较分析评价，表明本方法在与原规范设计体系较一致的基础上，可得出合理的设计结果。     

联合载荷作用下的整船有限元分析

本文应用整船三维有限元方法,分析了船体在波浪中航行时受弯扭联合作用下的结构响应,船体所受的联合载荷包括静水弯矩,垂向波浪弯矩,水平波浪弯矩,扭矩及相应的剪力,通过节点力转换的方法,将船体外表面所受的海水压力转化到有限元节点上,通过节点力平衡的处理,将船体所受的联合载荷和重力及惯性力调整到与其所受的三向矩及相应的剪力相平衡。     

不同工况对就地热再生沥青混合料性能的影响

就地热再生沥青混合料性能受碾压温度、混合料级配、再生剂用量、沥青含量、施工工艺等因素的影响,而碾压温度、混合料级配、再生剂用量在施工中波动较大,影响再生沥青混合料性能。采用正交试验方法、分形级配设计理论、极差与方差法分析了碾压温度、混合料级配、再生剂用量对马歇尔性能的影响程度,回归得到了3种因素与马歇尔性能变化的非线性模型,分析了2%再生剂用量下碾压温度、混合料级配对马歇尔性能的影响规律。提出了二次回归方程中的交叉模型,作为评价碾压温度、级配、再生剂用量与空隙率、马歇尔稳定度、浸水马歇尔稳定度、冻融劈裂强度、劈裂强度之间关系的模型。结果表明:碾压温度、混合料级配、再生剂用量对再生沥青混合料马歇尔性能影响显著,而碾压温度、级配影响的显著性较再生剂更高;2%再生剂用量时,再生沥青混合料的稳定度在110～123℃碾压温度时随分形维数的增加而降低,而123～150℃的作用效果则反之;提高碾压温度可以有效地改善再生沥青混合料的马歇尔指标,而碾压温度高于123℃时,提高设计分形维数可以改善再生沥青混合料的马歇尔指标;回归模型可以作为再生沥青混合料现场施工质量动态控制决策依据,保障施工过程中再生沥青混合料马歇尔性能满足设计要求。     

石吉高速沥青路面用集料加工技术与质量控制

集料质量是一个容易被忽视的影响沥青路面质量的重要因素。它是沥青混合料的核心骨架,直接影响到路面的使用寿命。针对现有高速公路建设中集料产生存在的颗粒组成变异大、针片状含量高等问题,文章结合石吉高速沿线料源情况,提出路面用集料加工技术要求与质量控制标准。     

路面贫混凝土基层轴载换算研究

基于力学分析方法,根据等效疲劳损耗原则,分析了各级轴载换算成标准轴载的等效疲劳寿命。在大量室内小梁疲劳试验的基础上,提出了贫混凝土的疲劳方程。并由此提出了贫混凝土的轴载换算关系式。分析了单双轴在轴载换算关系的影响,提出了相关的单双轴的轴数系数,形成一个完整的贫混凝土轴载换算公式。     

厂拌热再生沥青混合料中RAP掺量对马歇尔指标的影响分析

马歇尔指标是沥青混合料配合比设计和路面质量控制中的重要参数,而厂拌热再生沥青混合料是一种由新旧集料、新旧沥青、矿粉及外加剂组成的多相混合物,其马歇尔指标受RAP掺量影响较大。为了合理提高RAP掺量,基于马歇尔试验方法和美国沥青协会维姆混合料设计方法,结合工程实践经验,以稳定度、空隙率、矿料间隙率和有效沥青饱和度为主要控制指标,分析RAP掺量对厂拌热再生沥青混合料马歇尔指标的影响规律。     

3’HVR与24-1探针在成人型多囊肾病基因诊断中的应用

应用PKD1两侧探针（3HVR和24-1），采用Southern印迹杂交方法，通过RFLP连锁分析，对7个成人型多囊肾病家系共41个成员进行了基因单体型分析。16个APKD患者的RFLP单体型被证明与PKD1基因相连锁，发现2个重组体，并检测出6个症状前个体。结果证明，APKD家系成员的PKD1基因与3HVR之间存在着紧密连锁关系，进一步肯定了3’MVR探针同样可用于我国成人型多囊肾病患者的症状前基因诊断和产前基因诊断。     

基于混合效应模型的沥青路面使用性能预测

以华北某地区普通公路干线网为研究对象,根据2008—2015年路面损坏指数PCI、路面行驶质量指数RQI以及路面车辙指数RDI实测数据,结合路面结构、交通量、养护历史和地形等不同因素,利用统计分析技术建立和标定沥青路面使用性能预测模型。首先选定模型的预测指标及其影响变量,同时对相关数据资料进行收集和预处理,针对数据具体特点,以分析标定法为研究手段,采用混合效应模型方法对模型中的参数进行估计,最终通过实例验证模型的精度。结果表明:(1)PCI,RQI和RDI预测的平均误差分别为1.8,0.5和0.8。残差分布接近正态,说明模型很好地解释了数据的变异性;(2)模型简单,预测精度高,并且解释和量化了时间、养护类型、地形、行政等级、养管单位、技术等级、路面厚度以及交通量等因素对指标预测的影响。