基于PLC的全液压推土机行驶控制器研究

分析了全液压推土机行走机构的工作原理及其电控系统的性能要求。介绍了PLC控制系统的组成和具体应用,以SIEMENSS7-300系列PLC为核心器件,进行了全液压推土机行驶控制器的硬件系统设计,并完成了相应的软件编程。将PLC引入工程机械控制系统中,为牵引机械控制系统设计提出一种新的方法。     

厦漳跨海大桥南汊主桥桥塔设计

厦漳跨海大桥南汊主桥为主跨300 m的双塔结合梁斜拉桥.对H形、钻石形、菱形和宝瓶形等塔形进行比选,最终确定该桥桥塔采用改进的H形钢筋混凝土桥塔(上塔柱竖直,中塔柱倾斜,下塔柱外侧面竖直、内侧面倾斜).桥塔塔柱采用矩形空心截面,在塔底设置高4.0m的实体段;钢锚梁采用开口箱形截面;塔柱横梁为全预应力混凝土结构,箱形截面;承台采用哑铃形截面;桥塔基础采用钻孔灌注桩群桩基础.为检验桥塔受力,对裸塔和全桥进行整体计算,并采用ANSYS和MIDAS分析桥塔关键部位局部受力.分析结果表明,桥塔各部位受力均满足规范要求,并有一定的安全储备.     

海文跨海大桥设计关键技术

海文跨海大桥是中国首座跨越地震活动断层的跨海桥梁,主桥为独塔半飘浮体系斜拉桥,跨径布置为(230+230)m,跨断裂带引桥为57~60 m不等跨径的简支钢箱梁。针对项目强震、强风、强腐蚀等复杂建设条件,该桥主梁采用自重轻、抗风性能优、疲劳耐久的STC轻型组合扁平钢箱梁结构;桥塔采用承台无系梁的横向“人”字形塔、环向预应力锚固系统;通过与沉井方案比选,提出桥塔基础采用超大直径4.3 m的钢管复合桩,以解决强震作用下基础的受力与微风化花岗岩地质施工的难题;采用提出的钢-STC钢箱梁简支桥面连续构造、三维可调节的钢垫石支撑技术方案,以解决跨断裂带钢箱梁日常行车舒适性与强震下桥梁易修复的难题。开展钢箱梁简支桥面连续构造理论及荷载足尺模型试验、1∶20主桥振动台模型试验、抗风模型风洞试验等相关研究,验证了结构的可靠性及适应性。     

润扬大桥钢桥面铺装工程实施与质量管理简介

环氧沥青混凝土铺装施工工艺要求严格,工程质量易受施工控制的影响。介绍润扬长江公路大桥钢桥面铺装工程及质量管理办法,采用的质量控制体系保证了大桥铺装工程质量,可作为今后同类工程施工的重要参考。     

水下爆炸对舰船结构毁伤效应的研究现状及展望

从非接触爆炸和接触爆炸两个角度出发,综述了国内外对水下爆炸对舰船结构毁伤效应的研究现状,分析和总结了水下爆炸对船舶结构毁伤效应的研究方法,指出了目前的研究热点以及未来的发展趋势.     

城市行人过街速度研究

为研究城市平面行人过街的速度及差别,分别对哈尔滨市冬夏两季的信号交叉口、无信号交叉口、环形交叉口、路段人行横道和自由过街5种不同过街条件下的行人过街速度进行调查。分析了冬季与夏季和不同过街条件下行人过街速度的变化以及形成原因;分析了行人年龄、性别、人行横道长度、过街行人数量和绿灯时间对行人过街速度的影响;采用数理统计方法,用15%位速度作为行人过街的设计速度,提出冬夏两季不同过街条件下的行人过街设计速度推荐值。     

兵团垦区软土路基工后差异沉降控制标准研究

针对新疆建设兵团垦区软土地区的公路工程特点,运用有限元软件,建立计算模型来研究路基发生不均匀沉降时路面结构的受力特性,从控制路面结构的容许弯拉应力的角度,分析了影响软土地基的工后容许差异沉降量的因素,包括公路等级、路基宽度、交通量、路堤填土高度等;提出了垦区软土地区公路路基顶面的工后差异沉降控制标准的计算思路,并总结了计算流程.在此基础上,通过计算,提出了垦区软土地区二,三,四级公路路基顶面的工后差异沉降控制标准,并根据路基顶面的差异沉降率控制标准,反算出软土地基的工后容许差异沉降量控制标准.     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘

从内河海量的船舶AIS数据中提取出有用的交通知识,辅助水上安全监管,对于研究日益复杂的水上交通安全形势具有重要意义.基于内河船舶行为特征,构造由船舶位置、航速和航向4个维度组成的船舶航行状态空间来描述船舶行为.针对传统DBSCAN聚类算法提取状态空间中相似船舶轨迹存在计算复杂高的问题,提出增量式算法改进DBSCAN算法用以高效地计算不同船舶的行为模式;然后利用核密度估计等统计方法对不同模式的船舶行为特征进行数据挖掘,得到船舶航速、航向和位置的时空分布特征规律,进一步挖掘不同行为模式下的船舶微观特征.以武汉航段的汉江分叉航道水域作为研究案例,利用所提的方法对该水域分析研究,得到了6类不同行为模式,挖掘出不同模式下分叉航道内船舶静态属性信息(船舶类型、船舶尺寸)、空间分布特征(轨迹点分布、航速分布、航向分布)、船舶到达规律等信息.利用该模型所提取的知识有助于水上监管人员迅速获取水域交通态势,从而提高水上交通安全监管的水平和效率.     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.