基于交通波理论的混合水域通航效率研究*

为研究船舶在混合水域内船舶靠离泊作业对其航道通航效率的影响,以交通波理论为基础,结合船舶交通流特 性,建立了混合水域船舶交通流波动模型,进而解释船舶靠离泊作业时船舶交通流的集聚和消散过程,根据船舶交通量、 航速、船舶流密度和靠离泊作业时间,建立混合水域干扰影响范围与时间计算模型。以福姜沙南水道为例进行模型验证, 进行安全条件下的混合水域船舶通航效率量化研究。     

CT扫描技术在混凝土结构检测中的应用

为了解CT扫描技术在工程检测应用中的可行性及优越性,特别选取预制典型裂缝、疲劳加载、锈胀裂缝及现场混凝土构件,对其进行CT扫描室内试验,获得构件典型病害CT图像。试验分析表明:CT扫描成像能直观体现混凝土内部的缺陷和破损情况,并能对缺陷和破损进行定量分析,可见该检测技术应用效果良好。随着CT扫描仪器的发展,便携式CT将成为可能,CT扫描技术在混凝土结构检测中必将占有重要的地位。     

五体船纵向运动预报的一种工程算法及其在前侧体位置优化中的应用

将一种现有的工程算法引入五体船纵向运动预报,该方法基于STF切片理论,计入船体运动时湿表面的变化及其对船体流体动力性能的影响.计算结果和试验数据在多个航速和波浪工况下符合良好.采用这种方法实现了前侧体的位置优化.     

基于ANSYS/LS-DYNA软件的水下钻孔爆破数值模拟

结合ANSYS/LS-DYNA对水下钻孔爆破进行数值模拟分析,建立水介质轴向不耦合和空气轴向不耦合单孔钻孔爆破模型,对岩石爆破破碎机理进行研究。通过数值模拟进一步验证了水介质不耦合装药结构较空气不耦合装药结构爆破的优越性,能量利用率得到较大提高,同时得到了在水介质不耦合状态下的最佳水下钻孔爆破装药结构形式。对于航道整治、港口码头建设中涉及水下炸礁工程应用具有一定的参考价值。     

用有限元强度折减法分析边坡稳定性

利用有限元法,通过强度折减来求边坡稳定安全系数。基于ANSYS平台,采用有限元强度折减法分析重庆一工程边坡,得到边坡内部应力、应变滑动位置图及稳定系数。结果表明:边坡在旱季其稳定系数为1.36,边坡稳定;在雨季其稳定系数为1.03,边坡近于失稳状态,施工时应采取相应工程措施,以策安全。     

小半径缓和曲线上预制空心板梁的平面布置计算

以国道G209通道至吉利段改造工程中的双江河大桥设计实例,研究位于小半径缓和曲线上预制空心板梁的外悬臂折线逐步逼近缓和曲线线形,与桥上路线线形一致。具体方法是:采用直角坐标系计算预制空心板斜长、首尾夹角和起终点坐标,根据计算结果与路线线形之差,多次调整空心板梁的梁板宽度和悬臂长度,使外悬臂折线满足路线的缓和曲线线形。研究结果表明,桥上护栏之间的桥面净宽尺寸变化符合设计路线线形要求。     

汽车起重机架设单轨PC轨道梁的危险源识别与控制

重庆轨道交通2、3号线采用跨座式单轨交通系统,其中70%线路为高架段,而大部分高架段采用汽车吊架设PC轨道梁。通过对架设工艺流程进行分析,得出结论:架梁过程中的占道施工和PC梁吊装为重大危险源。利用某学者提出的重大危险源辨识数学模型中的评分标准对其进行评价,重点对PC梁吊装中的重大危险源提出安全技术控制措施,主要包括选择满足安全要求的起重机、起吊危险源控制措施、PC梁定位安全技术措施等方面。这些安全技术措施,已成功应用于重庆轨道交通2、3号线11 000榀PC轨道梁架设,并为韩国大邱地铁3号线PC梁架设提供了技术支持。     

全局路径规划中基于改进可视图法的环境建模

主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图和Voronoi图的基础上,考虑安全性与路径最优化,论文采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定AGV向目标点运动的有效路径．与传统的可视图法把障碍物的顶点作为图的节点、把障碍物的边作为弧相比,这种改进的方法把障碍物顶点连线的中点作为节点,把这些节点间的某些边线作为弧．最后使用遗传算法进行全局路径规划,并对规划出的各节点采用十进制任意编号,把路径编码成定长的十进制染色体串,通过MATLAB仿真,结果证明了该方法的可行性．     

废旧塑料改性沥青储存稳定性试验

以4类废旧塑料改性剂与分别经过裂化处理的加工塑料改性剂,采用合理的制备工艺对90#与70#基质沥青进行改性,并采用优化的离析试验分析方法对不同类型废旧塑料改性沥青展开研究,最后基于热分析试验对作用机理进行分析.结果表明:经裂化处理的加工废旧塑料改性沥青的储存稳定性相比原塑料改性沥青得到明显改善;4种通过裂化处理的加工废...     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明：所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841,均方根误差（RMSE）为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。