地铁车辆下坡制动黏着利用方案的测定与实践

针对特殊长大下坡道线路条件,提出了车辆小级位制动方案及小级位制动力测定方法,在此基础上提出并验证了车辆电制动故障时的应对措施及其合理性和有效性。     

停车场运行评价指标体系研究

随着城市“停车难”的问题日益突出,城市交通管理者迫切需要一套系统的评价指标体系以全面分析停车场运行情况,进一步辅助停车管理决策。基于停车场上传的属性数据及车辆停车行为数据,从停车效率、交通影响、经营收入及其他指标等4个方面建立了停车场运行评价指标体系,其中以利用率、周转率、停车时长等指标反映停车效率,以出入口流率说明停车场对周边道路的影响,以收费价格及车位平均收入说明经营情况,以月保及临保比例反映停车结构等,同时对各个指标的定义及计算方法进行了说明。以实际的停车场数据为例,说明了各个指标的计算结果及实际意义,从而验证了运行指标体系在实际运用中的有效性与正确性。      

基于参数预测的高速公路交通状态判别

针对目前基于单截面检测数据的高速公路交通状态判别算法存在着判断阈值多,对拥挤样本依赖性强而拥挤样本采集困难等问题,提出了基于交通流预测的交通状态判别模型.预测过程中以车辆的平均占用时间作为预测的目标参数,利用神经网络建立预测模型,并通过相关系数法确定神经网络的输入层.在预测的基础上,以实测值与预测值之间的差值作为判别的依据,判别道路的交通状态.应用广深高速公路实测数据对判别模型的有效性进行检验,并与经典的McMaster检测算法做了对比,结果表明,所提出算法对拥挤样本依赖较少,判别精度高,鲁棒性高.      

靶向沉默Notch1基因对胃癌细胞SGC-7901增殖和侵袭的影响

目的探讨靶向沉默Notch1基因对人胃癌细胞SGC-7901增殖和侵袭作用的影响及可能机制。方法通过小干扰RNA转染胃癌细胞SGC-7901,以未转染细胞为正常对照组,转染siRNA Control为阴性对照组,RT-PCR法检测靶向沉默Notch1基因的效果,MTT法检测各组SGC-7901细胞的增殖能力,Transwell小室侵袭试验检测各组SGC-7901细胞的侵袭能力,Western blot检测细胞周期相关蛋白Cyclin D1、Cyclin A1和CDK2蛋白表达水平,RT-PCR检测MMP-2和COX-2mRNA的表达水平。结果靶向沉默Notch1基因可明显抑制胃癌SGC-7901细胞增殖,干扰24h后与正常对照组或阴性对照组比较差异有统计学意义。靶向沉默Notch1基因明显下调细胞周期相关蛋白Cyclin D1和Cyclin A1,但对CDK2无影响。靶向沉默Notch1基因明显抑制胃癌SGC-7901细胞侵袭能力,同时明显下调MMP-2和COX mRNA的水平。结论靶向沉默Notch1基因可抑制胃癌细胞SGC-7901增殖和侵袭,可能与其抑制细胞周期相关蛋白Cyclin D1、Cyclin A1和侵袭相关分子MMP-2和COX-2有关。     

大跨度人行悬索桥颤振控制措施研究

为了解不同气动措施对人行悬索桥颤振稳定性的影响,以某460 m主跨人行悬索桥为例,通过节段模型风洞试验研究了稳定板、改变护栏透风率、增大主梁透风率等气动措施对颤振稳定性的影响.结果表明:1)增大主梁透风率能提高颤振稳定性能;2)封闭人行道护栏能起到类似上稳定板的作用,在模型背风侧添加稳定板能更好地抑制此攻角颤振发生,合...     

基于电警过车数据的排队长度算法

排队长度是城市交通信号控制的重要参数之一。为实时估计交叉口各相位绿灯初始时刻的排队长度,提出一种基于电子警察过车数据并考虑展宽段的排队长度计算方法。本算法考虑上一周期本路段滞留的车辆数,结合上游交叉口各相位驶入本路段参与排队的车辆数,通过时空演化计算本周期绿灯初始时刻的排队车辆数,进而得到相应排队长度值。通过VISSIM仿真软件构建仿真场景验证排队算法,证明本算法具有较好的准确性。     

OVM250扣索体系在卢浦大桥中的应用与施工

卢浦大桥是目前世界上跨度最大的全钢结构提篮式系杆拱桥,钢拱肋安装采用悬臂吊装,斜拉扣索承重的施工方 法,本文针对扣索施工介绍OVM250扣索体系的运用和施工技术。     

公路PC箱梁腹板裂缝成因与混凝土应力限值研究

针对公路预应力混凝土连续梁、连续刚构桥箱梁腹板的裂缝问题,从设计、施工等方面进行成因分析。对其腹板应力进行空间有限元分析,在研究腹板二向应力状态及其强度准则,对国内外相应设计规范进行比较分析的基础上,指出我国现行《公路桥涵设计规范》关于预应力构件混凝土应力限值表达式存在的缺陷,提出公路桥PC箱梁混凝土的推荐应力限值条件。     

人工神经网络与遗传算法的结合在土钉支护优化设计中的应用

近年来,由于智能化方法——人工神经网络和遗传算法所具有的种种优点,其理论和应用研究得到工程界较广泛的关注。针对目前土钉支护优化设计中计算工作量大和求解时间长的问题,提出了将神经网络与遗传算法结合进行求解的思想,利用神经网络学习算法建立起输入参数(优化设计变量)和输出参数(安全系数最小值)之间的非线性映射关系,当神经网络学习达到收敛条件时,从映射关系就极易获得遗传算法求解优化问题所需的对应于给定设计变量的安全系数最小值的近似值,以代替每次必须进行的最小安全系数求解。算例结果表明,采用神经网络与遗传算法结合进行土钉最小长度优化求解所需要的时间大大减少,而且具有良好的效果。