公路路基软岩质粗颗粒填料级配及力学性能研究

依托安徽枞阳长江北岸公路工程,开展天然软岩质粗粒土的级配组成分析和不同级配组成的压实土样室内模型动力加载试验,通过监测动态回弹模量变化来探究软岩质粗颗粒填料的力学性质。结果表明:软岩质粗颗粒填料力学性质的主要影响因素是颗粒的级配;对于软岩质粗颗粒填料,结构强度主要取决于其内粗颗粒特别是粗砾组颗粒（20～60 mm）构成的起决定作用的骨架强度,而填充于骨架空隙内的细颗粒对填料结构强度影响次之;软岩质粗颗粒填料在其最佳含水率和最佳P₅及以上粗颗粒含量（60 %～70 %）附近呈现出最高的动态回弹模量,此时填料的级配状况最好,易形成骨架密实型结构,可表现出最好的力学特性。     

p53蛋白在慢性宫颈炎及宫颈癌中的表达

采用免疫组织化学ＳＰ法分别对５７例宫颈癌、８例慢性宫颈炎ｐ５３蛋白表达情况进行了检测,并以１１例正常宫颈鳞状上皮组织作对照。结果∶ｐ５３蛋白在宫颈癌、慢性宫颈炎中的表达率分别为７８．９％、３７．５％。正常对照均为阴性。ｐ５３蛋白的表达率在宫颈癌病理Ⅲ级中明显高于病理Ⅰ、Ⅱ级（Ｐ＜０．０５）;在溃疡型中的表达率明显低于菜花型、结节型（Ｐ＜０．０５）。提示∶ｐ５３蛋白在慢性宫颈炎中的表达与细胞增殖率升高有关;ｐ５３蛋白的表达率不仅与癌细胞的分化程度有关,而且与宫颈癌的大体分型有关。     

基于位序-规模法则的区域港口群发展演化规律

为合理利用港口资源、减少恶意竞争,提出基于位序-规模法则的港口群发展演化规律研究方法。以吞吐量为衡量港口规模的指标,以变异系数、基尼系数等指数研究区域港口群规模差异,以首位度指数判断区域港口群是否服从位序-规模分布,进而基于位序-规模理论研究区域港口群规模分布,定量分析区域港口群发展演化规律。实例分析以欧盟港口群为研究对象,结果表明:欧盟港口群规模差异较大,不均衡程度会逐年增大;欧盟港口群符合位序-规模法则,随着港口位序由高到低,吞吐量增长率会随之减小。     

基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

针对传统的协同式自适应巡航控制的算法响应慢、无法快速准确地对突发危险路况做出反应的问题,设计了基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制框架,提出了双经验池和优化评价的深度确定性策略梯度算法.在传统算法基础上新建了2个包含车辆状态信息的经验池(优先价值经验池和撒普列经验池),训练数据样本分别从2个经验池按比例选取;critic评价模块采用多维向量对输出的踏板开度策略精确评价.结果表明,该算法在正常行驶工况和突发危险工况下:平均跟车间距误差分别下降1.8 m和1.5 m,跟车调节时间分别降低30%和25%,可以提升控制的准确性和系统紧急反应能力.      

城市轨道交通运营中突发事件的应急管理研究

<正>由于种种原因,城市轨道交通运营中难免会发生各种突发事件,如火灾、地震、洪水、恶劣天气、公共卫生事件等,不仅给运营带来巨大的安全隐患,还会给乘客和社会造成不可估量的损失。所以,必须从多个维度分析和研究可能存在的安全隐患,并建立突发事件应急管理机制,努力保障运营安全。     

宽浅吃水船型冲击环境特性分析

冲击环境预报是对舰载设备进行抗冲击能力评估的重要手段。采用多域耦合数值仿真模拟宽浅吃水船型遭受水下爆炸,计算了全船各典型位置处的冲击响应并转化成冲击环境,从船长、船宽与型深3个主尺度方向进行全船冲击环境特性分析,得到了全船冲击环境的分布与衰减规律。研究结果可为宽浅吃水船型舰载设备抗冲击设计提供载荷输入,同时可为宽浅吃水船型抗冲击设计提供参考。     

混行环境下CACC系统驾乘舒适性优化控制

为提升协同式自适应巡航（cooperative adaptive cruise control，CACC）系统在由自动网联汽车（connected automated vehicle，CAV）和人工驾驶汽车（manual vehicle，MV）构成的混行交通流下的驾乘舒适性，提出考虑驾乘舒适性的双层控制策略（dual-layer control strategy considering ride comfort，RC-DCS）. 上层控制器从宏观角度出发，采用两状态空间模型调整跟车间距及车速，并利用代价函数改善车队的整体稳定性和舒适性；下层控制器从微观角度出发，优化单车的油门和制动踏板切换逻辑，稳定实际加速度输出，降低车辆频繁加减速引起的自身俯仰. 试验结果表明:RC-DCS在跟随MV工况中跟车间距误差和加速度分别降低了72.44%和24.87%；在MV插入CACC车队工况中通过增大跟车时距0.4 s以减少加速度波动；在跟车、紧急制动、旁车切入3种典型工况中，单车加速度标准差分别降低了9.6%、10.4%、2.9%.      

粗粒土颗粒接触特性对路基动应力衰减影响研究

粗粒土作为一种典型的不均匀散粒体材料,其力学性质较为复杂,常需要从细观角度研究其宏观力学特性,颗粒细观接触特性可直接反映粗粒土强度及其力学性能,目前对接触特性参数影响的研究多集中于表征其强度特性,对其外荷载作用下的动力响应特性研究较少。基于此,采用颗粒离散单元法,建立粗粒土路基冲击应力加载数值分析模型,研究不同颗粒接触特性参数与动应力衰减规律间的关系,分析颗粒摩擦系数,颗粒间接触刚度对粗粒土动应力衰减的影响。结果表明:随着颗粒摩擦系数的增加,应力衰减的速率也随之增大;颗粒接触刚度越高,其对应力敏感性越强,越不易被压实,其内部应力传递越不均匀,且应力衰减越慢,整体趋势呈指数衰减。通过实际动应力加载试验,验证了数值分析结果的准确性,相同条件下,实际试验结果与数值分析结果相近。     

智能网联车辆混行交通流中灯语意图识别模型研究

为使混行交通流下智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)实现对人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)前照灯灯语意图(Vehicle Headlights Intention, VHI) 的识别，弥补车对车(Vehicle to Vehicle, V2V)和鸣笛意图识别技术的不足，更好地与HV交互沟通，提出CAV对HV的VHI识别模型.模型包括：灯光感知、光数据处理、VHI识别3个模块，灯光感知模块通过RGB(Red-Green-Blue, RGB)和HSV(Hue-Saturation-Value, HSV)颜色空间感知前照灯(Vehicle Headlights, VH)，采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi Tracking，KLT)和车辆匹配算法定位跟踪发出灯语的HV；光数据处理模块采用光通道增益算法计算光辐射通量变化； VHI识别模块基于双层隐马尔可夫模型(Double-layer Hidden Markov Model，DHMM)辨识VH 闪烁次数和HV行驶状态，实现VHI识别.在3种灯语示意典型场景下的实验结果表明：1 s内 VH感知准确率为96.8%，定位跟踪精度小于1°，VHI识别率为96.6%，满足混行交通环境下 CAV对HV驾驶意图的识别要求，基本保证实时性，为混行交通流中CAV自动驾驶决策提供理论依据.