浅埋大跨软弱地层隧道动态反馈施工技术

宁（南京）淮（淮安）高速公路某隧道跨度大、埋深浅、地层软弱,采用动态反馈设计与信息化施工,通过TSP203超前地质预报系统、监控量测等手段,对施工信息进行采集、分析、反馈,在确保施工安全、优化设计、指导施工等方面取得了较好的效果,为以后类似工程提供了依据和借鉴。     

基于特征建模的柴油机机体有限元分析

应用Pro/E特征建模技术和ANSYS有限元软件,建立了某大功率柴油机机体的有限元模型,采用了符合实际的边界条件施加方法,在预紧状态和最高燃烧压力两种工况下对其进行受力分析,确定了机体的最大应力部位;同时对机体的疲劳安全性进行了校核。结果表明,采用此有限元方法可为机体的评估和多方案改进设计提供计算依据。     

盾构法T接隧道结构受力现场试验研究——以宁波轨道交通3号线联络通道为例

为了了解盾构法T接隧道在施工过程中主隧道外部的荷载以及响应,以国内第一条使用机械法施工的联络通道--宁波轨道交通3号线为背景进行研究。本文通过研究施工过程中的施工工况节点,现场监测主隧道结构的外荷载、收敛变形并计算结构内力,得到在整个施工过程中主隧道的结构响应及其变化规律。通过本文的研究,可以得出以下结论： 1）施工过程可依据外部荷载和结构体系进行划分工况,各工况具有明显的不同响应; 2）始发端和接收端的内力变化主要受到盾构顶力和外部注浆荷载的影响,且主要影响切削侧,切削过程中的内力增量在10%～20%,注浆压力影响的增量部分达到了50%; 3）各环及内支撑轴力增量在200 kN以下,破洞位置导致的轴力损失可以由其余位置共同承担,不需要特殊的破洞阶段超载设计。     

线控制系统中模糊综合评价方法研究

从城市交通干线的特性出发,研究总结与线控制系统运行相关的各种影响因素,分别从干线交叉口结构、运行质量、交通安全和环境影响等4个方面形成了相对完整的线控制评价集。然后通过实例,运用模糊综合评判算法对这些因素集进行了评判,得出能反映线控制系统运行效果优劣的结果,为改进线控制算法提供了依据。     

钢管混凝土拱桥吊杆施工技术优化研究

有吊杆参与的桥梁结构均存在结构线型调整与吊杆索力优化问题,吊杆张拉状况很大程度上可决定桥梁结构最终的外形和内力分布情况。以钢管混凝土拱桥吊杆施工优化关键技术为对象,研究吊杆施工初始张拉力的确定以及不同吊杆张拉顺序对成桥状态的影响。     

汽车主动转向与直接横摆力矩协调控制

为了提高汽车的操纵稳定性和行驶稳定性,分别对主动转向及直接横摆力矩控制进行了研究。根据汽车线性二自由度模型获得汽车稳态工况下的期望横摆角速度和期望质心侧偏角,设计了上层控制器和下层控制器,其中上层控制器为主动转向与直接横摆力矩功能分配的协调控制,下层控制器采用单神经元自适应PID算法设计了主动转向控制器和直接横摆力矩控制器。基于汽车行驶稳定性指标设计了调度参数,以实现主动转向和直接横摆力矩的协调控制。分别选取高附着系数路面和低附着系数路面进行了正弦输入试验和阶跃输入试验,结果表明所设计的控制系统能够很好地提高线控转向汽车的操纵稳定性和行驶稳定性。     

基于集成法的高速铁路运营安全综合评价

针对高速铁路安全运营问题,采用集成法进行了综合研究.从“人员—车体—轨道及设备—环境”角度对影响高速铁路安全的因素进行分析,建立高速铁路运营安全的评价指标体系,对高速铁路运营安全进行了评价研究.针对高速铁路运营过程中影响因素进行系统分析,结合结构熵权法、灰色聚类法、模糊评判法的适应性特点,将不同的方法运用到高速铁路运营安全评价的不同步骤中,构建了高速铁路运营安全集成评价方法.将该方法应用于京沪高速铁路运营安全评价,分别对2011~2013年铁路运营安全数据进行采集和计算,结果显示各年京沪高速铁路运营安全值分别为6.141 8,6.314 9,6.694 1,表明京沪高速铁路运营安全状况处于安全等级,且安全值逐年上升,评价结果较为直观的反映了高速铁路运营安全的态势,表明该方法在高速铁路运营安全综合评价应用中有较好的实用性.     

基于云模型的连续下降最后进近(CDFA)过程的安全裕度研究

随着 CDFA 技术在我国民航运营中的广泛采用,对该技术的安全性研究显得尤为重要.本研究对 CDFA 过程中关键操作步骤的安全性进行分析,建立了 CDFA 安全裕度的评价模型,并运用云模型算法进行 CDFA 过程的安全性分析.在对国内外相关文献研究分析的基础上,分别对 CDFA过程中的常规状态、非常规状态和机组配合交流三方面的安全性进行了分析.根据机组成员工作负荷和安全裕度之间的关联性,建立指标体系评价模型.运用云模型算法,计算各项指标评价结果的云模型参数,并采用 Matlab 软件生成对应的云模型分布图.研究结果表明:连续进近过程中,机组配合交流问题的云分布介于4.76~8.99之间,明显高于常规和非常规状态下的云分布,因此当机组配合交流出现问题时,飞行员执行该过程的工作负荷会明显提高.     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.     

基于PCA-RF组合模型的隧道交通事故持续时间预测

使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高.