沉管隧道基槽爆破开挖作用下邻近地铁隧道力学响应

为确保邻近地铁隧道在沉管隧道基槽爆破开挖过程的安全性,通过现场实测评价地铁隧道运营现状,借助数值分析法探索地铁隧道对沉管基槽爆破开挖的力学响应特征,并制定既有隧道结构的安全判据和沉管基槽爆破振动安全距离。研究表明： 既有地铁区间隧道现状累计最大沉降为1.89 mm,近半年最大沉降速率为0.01 mm/d,均小于规范规定的控制值,隧道结构现状处于稳定状态;沉管隧道基槽爆破振动引起的地铁隧道结构最大振速为0.359 cm/s,远小于振速安全阈值（2.0 cm/s）,说明地铁结构受爆破振动影响较小,且爆破振动的安全距离为25 m; 基槽开挖应力扰动后引起的地铁隧道累计最大沉降为3.16 mm,小于位移预警值,隧道结构处于稳定状态。     

郑州新郑路箱涵顶进施工技术

结合陇海铁路郑州东站至郑州西站复线施工中跨新郑路箱涵施工采用顶进的工程实践,介绍在铁路线下顶进施工的施工方法以及如何加固铁路线以确保行车安全。     

沥青路面PCI中车辙换算系数研究

通过对国内外车辙换算系数取值方法的研究,结合实体工程的实测数据与实际路况的对比,对现有车辙换算系数的优缺点进行了分析,提出了车辙换算系数的连续式计算公式。研究表明:根据现有车辙换算系数计算方法计算得到PCI指标值,与实际路况多数存在较大的偏差;而采用研究提出的车辙换算系数计算公式得到的PCI指标值,与实际路况有较好的一致性。     

苏州河桥梁规划研究

在分析苏州河桥现状布局及交通运行的基础上,结合发展趋势及交通需求,提出新增桥梁,并根据城市发展、接线道路等级、桥梁本体功能,提出桥梁功能结构划分。     

苏州河桥梁规划研究

在分析苏州河桥现状布局及交通运行的基础上,结合发展趋势及交通需求,提出新增桥梁,并根据城市发展、接线道路等级、桥梁本体功能,提出桥梁功能结构划分.     

尿毒症apoE基因敲除小鼠主动脉动脉粥样硬化的病变特征

目的 观察尿毒症apoE-/-小鼠主动脉粥样硬化(As)病变特征及MMP-9的表达.方法 以apoE-/-小鼠为研究对象,通过2步外科手术法建立尿毒症模型,对照组行假手术.造模后检测肾功能,判断造模是否成功.造模后10周,检测血清MMP-9浓度;主动脉根部切片油红O染色计算斑块相对面积,天狼星红染色计算斑块内胶原含量,α-肌动蛋白、MAC3免疫组化染色检测斑块内SMC及巨噬细胞的含量;RT-PCR法检测主动脉MMP-9 mRNA的表达.结果 造模后肾功能检测显示造模成功.尿毒症组与对照组相比:主动脉根部As斑块相对面积提高、斑块内胶原含量减少、SMC成分减少、巨噬细胞含量增加,血清MMP-9浓度及主动脉MMP-9 mRNA的表达提高.结论 尿毒症apoE-/-小鼠主动脉加速发展的As伴随着斑块的稳定性降低.     

玄武岩纤维（BFRP）筋与混凝土粘结性能试验研究

玄武岩纤维筋是一种新型的复合材料,具有强度高、耐腐蚀等特点,用它代替混凝土路面结构中的钢筋,可解决因雨水进入引起的连续配筋混凝土路面钢筋锈蚀问题。玄武岩纤维筋与混凝土的粘结性能,是影响其推广应用的关键技术之一。本文运用18个中心拉拔试件研究了不同螺纹表面玄武岩纤维筋与混凝土之间的粘结性能,试验结果表明：玄武岩纤维筋与混凝土试验粘结强度在11.592～23.578MPa之间,粘结强度随着玄武岩纤维筋表面螺纹深度与螺纹间距的变化而变化;有螺纹玄武岩纤维筋的粘结强度明显高于无螺纹玄武岩纤维筋,玄武岩纤维筋最佳螺纹间距约为筋直径长度的80%,最佳螺纹深度约为直径长度的10%;拉拔试件的破坏形态均为玄武岩纤维筋与混凝土接触面混凝土的剪切破坏而拔出。     

考虑桥面变形控制的换索技术研究

通过对四川德阳桥的工程概况以及换索原因的介绍,并针对有纵梁且纵梁刚度较大的中承式拱桥,用控制桥面变形的方式．解决用常规方法可能导致换索过程中桥梁产生过大内力的问题。该方法对桥面变形的控制较好,用临时支撑代替临时拉索．可实现在不需要安装临时拉索情况下对提篮拱桥进行换索施工,大大缩短了换索工期且降低了工程造价,对类似桥型的换索有所帮助。     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.