我国集装箱车辆锁闭装置的发展与新一代锁闭装置的设计

对我国各种车型所采用的锁闭装置进行研究,分析其优缺点,并在此基础上,设计了推拉翻转式锁闭装置,阐述其工作原理,主要零部件的结构,并对关键承载件进行了强度分析.     

上海轨道交通11号线北段车辆的工业设计研究

分析了上海轨道交通11号线北段车辆的定位,从区域文化和线路特征提出"F1运动"和"玉兰花"两种意境相结合的工业设计解决方案。结合计算机辅助设计的手段对创意理念进行演绎和研究,提炼出整个设计流程和创意的方法,为车辆工业设计的发展提供借鉴。     

城市轨道交通运营部门建立模拟法人管理体制的初步探讨

论述模拟法人的概念和体制优势,提出了城市轨道交通企业运营部门建立模拟法人管理体制“合理授权”与“战略管控”相结合的总体思路,详细阐述了“授权与明职”、“推行战略预算管控”、“开展关键绩效考评”的实施方法和操作流程,最后指出了保障实施的相关建议。     

简析地铁施工现场安全监控系统

地铁施工现场安全监控系统可以实现对施工现场的远程监控及管理,越来越广泛地应用在地铁施工中。以北京地铁15号线一期工程西段施工现场安全监控系统为例,介绍了地铁施工现场安全监控系统的建设原则、系统功能、结构及在建设中应注意的问题。     

正交异性钢-混凝土组合桥面板纵桥向的压弯性能

针对传统正交异性钢桥面板疲劳开裂及沥青铺装破损桥梁工程两大难题,对有望应用于大跨度桥梁中的正交异性钢-混凝土组合桥面板的力学性能进行了试验及理论研究。为探究适用于组合梁斜拉桥的正交异性钢-混凝土组合桥面板纵桥向的受力性能,设计并制作了6个带U肋的正交异性钢-混凝土组合桥面板足尺试件,进行了轴向压力和弯矩加载试验,研究了不同轴向压力、不同混凝土等级对该组合桥面板受弯承载力、延性及塑性发展的影响,并提出了考虑轴压力影响的塑性抗弯承载力计算公式。研究结果表明：当轴向压力恒定时,组合桥面板在压弯荷载作用下的最终破坏形态均为跨中区域下部混凝土板的横向开裂及上部混凝土的压溃;轴压力对正交异性钢-混凝土组合桥面板的初始弹性抗弯刚度影响较小;不同轴压力下抗弯承载力降低值随着轴力的增大并未呈现显著递减趋势,这与轴向压力加载出现偏心距有关;轴压力会显著降低正交异性钢-混凝土组合桥面板的延性及塑性发展过程;将混凝土强度等级从C60提高到C80,并没有显著提高组合桥面板的初始弹性刚度、抗弯承载力、延性及延长其塑性发展过程;此外,提出的考虑轴压力影响的塑性抗弯承载力计算公式精度较高,可有效预测正交异性钢-混凝土组合桥面板的压弯承载力,为实际工程应用提供理论参考。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

某二线船闸开挖方式对跨线桥梁桩的影响规律

针对不同基坑开挖方式对邻近桥梁桩基的影响,采用有限元建模分析法,对某二线船闸工程确定2种不同的开挖方案：方案1通过三级梯度以较大平均坡度方式开挖,方案2通过四级梯度以较缓坡度方式开挖。计算分析2种基坑开挖方式对跨线桥梁桩水平位移、拉应力及弯矩的影响。结果表明：平均坡度越陡的开挖方式其位移越大,拉应力在开挖16 m处达到峰值,同时方案2的弯矩值远小于方案1。成果完善了复杂船闸基坑工程施工领域的研究,对今后该领域的工程设计及研究具有重要意义。     

耙吸挖泥船中央冷却系统配置研究与分析

该文通过某10000 m3、4500 m3和13800 m3等多型耙吸挖泥船,对比分析不同泥泵驱动模式及不同舱室布置的耙吸挖泥船典型淡水冷却设备分布、流量分布及其冷却系统配置情况,总结出影响耙吸挖泥船冷却系统设计的多个要素,包括泥舱型式、泥泵驱动方式,泥泵舱布置等,并针对性地给出耙吸挖泥船冷却系统的设计思路流程,对今后该类型船舶的冷却系统设计提供参考与指导,具有较好的实用性.     

长周期波影响下某海港工程码头布置方案比选

针对在长周期波海域码头前期设计阶段如何通过数值模拟改进平面布置、减小影响的问题进行研究。采用WW3海浪模型、MIKE21SW模块以及MIKE21BW模块对长周期波进行较为全面的模拟,并根据实测资料进行验证。模拟步骤可作为长周期波波浪模拟的一般操作流程。为了更好地揭示长周期波对船舶的响应影响,将综合波分离为短波要素（＜30 s）和长波要素（≥30 s）,并将Hs＜0.3 m作为初步判断标准。得出结论：码头布置需扩大掩护范围以阻挡长周期波主浪向,同时尽量缩减口门尺寸以降低长周期波输入能量进而降低港内波高。