预制箱梁混凝土夏季施工的质量控制措施

针对混凝土夏季施工的特点和诸多不利因素,应采取必要的防护措施,以保证混凝土的浇筑质量.通过申苏浙皖高速公路浙江段工程预制箱梁施工的研究,总结在高温季节箱梁预制施工中遇到问题和采取的相应措施.     

基于灰色系统理论的沥青混合料级配评价方法研究

针对实际施工中沥青混合料矿料级配评价中存在的不足,运用灰色系统理论建立了以各筛孔通过率为评价指标,以设计级配为参考数列的级配评价体系,并通过实例计算表明该评价体系切实可行,且评价结论量化、客观,具有较好的实用性。     

浅谈木屑船自卸设备的常见问题及应对措施

木屑船自卸设备是该型船舶的重要甲板设备,自卸设备的管理维护和正确使用对于保障船舶正常营运具有重要意义。本文结合作者在木屑船工作的实践经验,对保养和操作木屑船自卸设备中常见问题提出了几点建议。     

香烟烟雾影响血管收缩功能的作用与尼古丁无关

目的研究香烟烟雾的二甲基亚砜溶解物(DSP)及尼古丁对血管内皮功能及血管收缩性的影响。方法取大鼠肠系膜上动脉,与DSP或尼古丁共培养,用小血管张力描记技术记录其张力。结果乙酰胆碱(ACh)浓度依赖性地舒张5-羟色胺预收缩的肠系膜动脉;0.8mL/L DSP(含尼古丁0.11mg/L)与血管培养6h和12h非平行右移ACh的舒张曲线,最大舒张(Rmax)显著低于对照组(P<0.01)。在培养6h和12h的血管,0.11mg/L尼古丁组ACh的浓度-舒张曲线与对照组比较无显著性变化,Rmax和pEC50与对照组比较无明显差异(P>0.05);而1.92mg/L尼古丁组的ACh浓度-舒张曲线轻度非平行右移,但移动程度弱于0.8mL/L DSP。肠系膜动脉与0.4mL/L DSP(含尼古丁0.06mg/L)培养24h,明显左移ETB和ETA受体介导的动脉浓度-收缩曲线,抬高Emax。动脉与0.06mg/L尼古丁培养24h,对S6c及ET-1诱导的浓度-收缩曲线无明显影响;动脉与0.96mg/L尼古丁培养24h,能左移ETB受体介导的动脉的浓度-收缩曲线,提高Emax,但与0.4mL/L DSP组比较无显著性差异。结论 DSP可降低大鼠肠系膜动脉内皮依赖性舒张功能,增强ETA及ETB受体介导的收缩,而这种作用与其中所含的尼古丁无关。     

创新校企合作模式，开展全方位教学改革

结合骨干院校重点建设项目——汽车专业（群）建设,广东交通职业技术学院汽车学院开展校企校企合作建设模式的研究与实践,创新“院内国际名企培训中心＋院外品牌汽车4S店”校企合作模式,推动了人才培养模式改革和师资队伍建设等工作,提高了人才培养质量。     

提高振动筛筛网张紧度的方法研究

建立筛网数学模型,对筛网进行静力学分析,得出可以通过增大张紧力和增设支撑梁的方式来减小筛网的弯曲变形量,提高筛网的张紧度。然后用ANSYSWorkbench建立筛网的有限元模型并进行仿真分析,仿真分析结果同理论分析结果一致。     

高速铁路列车运行图冗余时间优化布局系统研究

列车运行图的动态性能是衡量列车运行图的一项重要指标,冗余时间的布局是影响列车运行图动态性能的关键因素之一.在考虑相关作业的冗余时问之间关系的基础上,研发了高速铁路列车运行图冗余时间优化布局系统,介绍系统的功能结构和体系结构,以某条高速铁路为例,对该系统进行了展示.     

基于有限元分析的透水沥青路面结构优化方案

为深入分析降雨条件下透水沥青路面排水层内部渗流状况,更充分地发挥透水材料的渗透性能优势,对透水沥青路面的结构进行了优化。采用有限元软件SEEP/W,基于非饱和渗流理论分析了排水层在降雨过程中的内部渗流状况,针对影响排水层排水效率的结构性因素,提出了透水沥青路面的结构优化方案,并对该方案进行瞬态模拟。模拟结果表明,与常规方案相比,所提出的优化方案均在不增加排水层材料用量的情况下,大幅度提高了路面排水能力。其中,2%横坡路段,不等厚上面层模型和增设排水沟模型相较常规模型,在对降雨强度的适应能力方面分别提高了38.2%和158.8%;8%横坡路段,不等厚上面层模型和不等厚-增沟模型相较常规模型,在对降雨强度的适应能力方面分别提高了130.8%和234.6%。研究表明,对透水沥青路面结构进行的优化有效提高了其排水性能,增强了透水路面排水层对降雨的应对能力。     

胶州湾海底隧道注浆效果评价与影响因素分析

青岛胶州湾海底隧道地质构造复杂、埋深浅、穿越大量的断层和不良地质段,施工风险大,超前预注浆是确保隧道安全施工的重要保证措施。本文通过对胶州湾海底隧道F4-4断层钻孔注浆效果评价以及影响因素的分析,提出施工中需要关注的环节及改进的措施,确保每一个注浆段都满足止水加固要求,为胶州湾海底隧道的快速掘进、安全施工提供保证,也为其他类似工程施工起到借鉴和指导作用。     

高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程. 方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理. 在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.