基于PCA-BP的高速公路工程造价预测模型

为了确定高速公路的投资,提出PCA（主成分分析法）-BP神经网络预测模型,通过对各因素进行主成分分析,以少数新的低维综合变量取代原始高维变量,降低神经网络输入层的维数,提高网络的收敛速度。结果表明PCA-BP神经网络模型具有更高的预测精度和收敛速度。     

基于ATOS的摩托车覆盖件三维检测研究及应用

通过光学测量设备ATOS,对摩托车覆盖件进行三维数据检测,可以快速有效地解决塑料件变形影响装配的问题,为塑料件模具修复提供了依据,同时为新品塑料件产品检测提供了一套科学的方法和流程,对摩托车塑料覆盖件今后设计有一定的指导作用,也为其他相关单位的曲面零件检测提供了非常有效的实施途径。     

在用车排放控制的重要途径——I/M制度

I/M制度是公认的削减在用车排放的主要手段,机动车排放检测是发现高排放车辆的重要方法。本文介绍了I/M制度的主要内容、优越性及确保I/M制度实施的关键环节。     

77263部队扎实开展驾驶员安全教育整顿活动

近日,77263部队为确保新年开好头、起好步,保证“两节两会”期间车辆安全尢事故,扎实开展了驾驶员安全教育整顿活动。活动采取教育动员、自查自纠、观看警示片、邀请地方交警授课、单位及个人写保证书等方式,重点对当前驾驶员队伍中存在的私自出车、擅自驾驶地方车、随意将车交由他人驾驶、驾驶中使用手机、酒后驾车、超速行车、开“霸王”车等一系列违规问题进行了专项整顿,     

吴庄隧道左线进口横断面优化设计及其电算程序

编写Fortran90计算机程序对吴庄隧道左线进口三种横断面设计方案进行比较,综合考虑不同断面的断面面积和衬砌内力后选定坦三心圆方案作为最终断面形式。     

不同文化对汽车社会的影响

我国已经进入汽车社会,现在是世界上最大的汽车生产和消费国家,但是我们跟一些汽车发达国家像美国、韩国、日本等相比,还有很大的差别。举一些大家能体会到的例子,比方说在买车这个环节,我们第一个喜欢追求高档,第二个有体现身份、炫富的因素在里边。那么,汽车发达国家的消费者首先考虑的是代步的工具;第二考虑的是怎么实用、停车方便;第三考虑的是动力性,怎么能够省油,再一个就是基本的性能可靠不可靠。     

基于可靠度理论的悬索桥预应力锚固系统时变计算方法研究

为定量评价悬索桥预应力锚固系统在长期腐蚀作用下的安全性,基于可靠度理论,利用既有试验成果,建立了腐蚀预应力钢绞线的极限强度、伸长率以及弹性模量的力学性能时变模型;分析了预应力锚固系统的失效模式,采用Monte-Carlo模拟方法建立了预应力锚固钢束的抗力时变模型;以某公路悬索桥为工程背景,基于MATLAB平台编制了随机车流程序,对桥梁有限元模型进行模拟加载,获得了活载效应分布模型;以承载能力极限状态为目标建立了预应力锚固系统的功能函数,构建了预应力锚固系统时变可靠度计算方法。以腐蚀电流密度为变量,分析了预应力锚固系统可靠度指标在不同腐蚀速率下的退化速度。研究表明:锚固系统的时变可靠性对预应力筋的腐蚀程度较为敏感,可靠度指标随预应力筋腐蚀率的增大而迅速降低;腐蚀电流密度的增加会导致腐蚀速率增大进而导致锚固系统可靠度指标降低,并且使得在服役的早期可靠度指标降低的速率增大;当腐蚀电流密度小于0.15μA/cm~2时,预应力锚固系统在设计基准期内能够满足目标可靠度指标,腐蚀电流密度增加将导致可靠服役的年限迅速缩短。     

确定钢桁梁斜拉桥合理施工阶段索力的索长迭代法

为解决斜拉索无应力长度缺失带来的施工控制精度问题,实现大跨度钢桁梁斜拉桥施工控制的精细化、高效化,丰富合理施工阶段索力的计算方法,基于斜拉索的无应力长度表达式,根据张拉前的结构实际状态与斜拉索目标无应力长度,提出了求解钢桁梁斜拉桥合理施工阶段索力的索长迭代法,给出了迭代计算流程。基于北盘江大桥设计施工流程,分别采用正装迭代法和索长迭代法进行了正装分析。结果表明:在设计施工流程的计算中,当目标成桥状态及杆件无应力构形相同时,索长迭代与正装迭代得出的二张力基本相同,其最大差值仅为该索索力的0.14%,且两者得到的成桥状态十分接近,均能达到预定的目标成桥状态,其中索长迭代得到的标高、索力与目标状态的最大差值分别为3mm、8.9kN,验证了索长迭代法的可行性。     

有机化蒙脱土的制备及对沥青改性的研究

蒙脱土是一种天然纳米材料,因对聚合物改性效果良好且价格低廉而受到广泛关注。无机蒙脱土易发生团聚现象,需对其进行有机化改性使其表现疏水特性。有机化蒙脱土可和沥青形成插层、剥离结构,有效提高沥青的高温性能和抗老化性能。文中分析了蒙脱土的结构与特性,概述了蒙脱土有机化所需改性剂和制备方法,阐述了有机蒙脱土改性沥青的作用与机理,并对有机蒙脱土改性沥青的未来研究方向进行了展望。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。