60D40钢轨轨头硬化工艺及工装研究

通过对欧洲与日本钢轨的相关标准研究,制定了企业内控标准《道岔钢轨轨头热处理技术条件》(Q/GD009-2010)。设计新型轨头加热感应器、新型通用喷风器,采用正交试验—再次试验—验证试验的方法对60D40钢轨轨头进行了硬化试验。实验结果表明,各项数据均符合标准规定的各质量等级的60D40钢轨技术指标;自主设计的新型轨头加热感应器加热均匀;新型通用轨头冷却喷风器,结构简单,通用性强。     

浈江特大桥钢-混凝土组合桁架梁设计

组合桁架梁是一种新型的结构形式,具有重量轻、建筑高度小、跨越能力强、方便检修维护等特点,具有广阔的应用前景,尤其是净空受限的跨线桥。新建赣韶铁路浈江特大桥主桥采用1-88 m钢-混凝土简支组合桁架梁,以此工程为背景,介绍其结构设计、结构静力分析、结构的关键构造、施工方法、施工监测及控制等。     

W/C和A/C对水泥乳化沥青复合胶凝材料水化的影响

本文通过采用TAM air水泥水化热分析仪,对一定用量的水泥、乳化沥青以及水组成的复合胶凝材料浆体的水化放热进行了测试,分析了A/C(沥青水泥比)和W/C(水灰比)的变化对水泥乳化沥青复合胶凝材料的水化影响.结果表明:复合胶凝材料的水化放热速率随水化龄期的增加呈先增加后降低的趋势;增加水泥乳化沥青复合胶凝材料中乳化沥青的用量(水灰比一定,增大沥青水泥比)或用水量(沥青水泥比一定,增大水灰比),都能起到降低胶凝材料水化放热速率和延缓水化放热峰出现时间的作用,但前者的效果要比后者显著.     

含碳酸盐掺合料复合胶凝材料净浆流动特性研究

对比研究了含碳酸盐掺合料复合胶凝材料净浆的流动度和黏度.结果表明,碳酸盐复合胶凝材料净浆流动度与其黏度具有负相关性,即净浆流动度越大、其黏度越小;掺量在15%～20%、颗粒D52在5～9μm时碳酸盐掺合料能够改善复合胶凝材料净浆流动性,表现为提高其净浆流动度、降低其黏度;粉煤灰、矿渣的加入能够进一步降低含碳酸盐掺合料复合胶凝材料的黏度,提高其净浆流动度.     

连盐线灌河连续钢桁拱特大桥设计

连续钢桁拱桥作为国内一种新兴的桥梁结构,具有外形雄伟壮观、跨越能力大、承载能力高等优点。与其他同跨度桥梁类型相比,其刚度大,稳定性和抗震性好。灌河大桥选用了跨度为（120＋228＋120）m的连续钢桁拱桥,主梁设计中采用整体节点式梁拱与正交异性桥面板的组合结构,采用大节段制造安装的方案。介绍了该桥的结构体系、关键节点、关键设计与施工技术等。     

高速铁路沉降无砟轨道结构注浆整体抬升修复关键技术

我国部分无砟轨道线路地基、路基的工后沉降量较大,超过扣件的可调整范围,导致线路平顺性无法修复,列车不得不限速行驶。针对这一难题,通过大量的室内缩尺试验、现场实尺模拟对沉降无砟轨道结构注浆抬升用材料、装备和工艺等进行了系统研究。首次在实尺模型的基础上,结合破坏检查试验,对抬升实施效果进行了全面验证,并结合工程实践,形成了无砟轨道结构整体注浆抬升成套技术。该技术采用在级配碎石层注浆的方式,利用注浆压力及注浆材料膨胀力实现轨道结构的平稳抬升,能在不影响线路正常运营的情况下,利用天窗时间对无砟轨道结构进行整体抬升,恢复沉降地段的线路平顺性及扣件系统可调整量。与传统水泥基注浆技术相比,本技术具有施工设备小型轻便、物流简单、组织灵活、精度可控、次生病害少等显著优点。本文从抬升原理、注浆材料、设备工装、施工工艺、技术特点及其现场应用等方面对沉降无砟轨道结构整体注浆抬升关键技术进行了系统介绍,可为我国无砟轨道沉降病害修复与整治提供借鉴。     

栅极长度变化与有机静电感应三极管工作特性之间关系的数值解析

根据实际制作的有机静电感应三极管(OSIT)建立有机静电感应三极管的物理模型，选取合适的结构参数，采用有限元法计算OSIT内部的电位数值解，依据OSIT导电沟道内的电位分布，分析栅极长度变化对OSIT工作特性的影响。     

基于K-S检验方法的公路隧道裂缝分布特征研究

裂缝是运营期隧道衬砌结构的主要病害。为了有效地开展衬砌裂缝的预防及修复工作,首先使用人工检测和自动化检测两种方法,对浙江48座隧道的衬砌裂缝病害进行了调查,并结合文献查阅,统计了境内外109条含有裂缝的隧道实例。随后,运用K-S检验方法,分析了衬砌裂缝各种特征分布规律。     

关于桥梁水文计算若干问题的探讨

桥涵水文计算的重要性、复杂性、不确定性决定了其在桥梁设计工作中的特殊地位。在设计中应严格按照规范．收集可靠的水文资料，认真分析整理，并选用适当的方法和相应的参数，这也是水文计算工作的关键。     

CLASSIFICATIONS OF EEG SIGNALS FOR MENTAL TASKS USING ADAPTIVE RBF NETWORK

Objective This paper presents classifications of mental tasks based on EEG signals using an adaptive Radial Basis Function (RBF) network with optimal centers and widths for the Brain-Computer Interface (BCI) schemes. Methods Initial centers and widths of the network are selected by a cluster estimation method based on the distribution of the training set. Using a conjugate gradient descent method, they are optimized during training phase according to a regularized error function considering the influence of their changes to output values. Results The optimizing process improves the performance of RBF network, and its best cognition rate of three task pairs over four subjects achieves 87.0%. Moreover, this network runs fast due to the fewer hidden layer neurons. Conclusion The adaptive RBF network with optimal centers and widths has high recognition rate and runs fast. It may be a promising classifier for on-line BCI scheme.