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141.
山区沿河公路路基水毁防治对策探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
山区沿河公路路基水毁是公路主要的自然灾害之一,分布广泛、发生频繁和危害巨大的特点不但严重影响交通运输的营运与安全,而且也造成了重大经济损失。通过分析一些常见的公路水毁类型和机理,提出公路水毁防治的一些对策,并通过实际案例分析防护措施的运用效果,为公路养护管理部门提供技术参考。 相似文献
142.
通过对桥梁养护数据管理、安全状态评估、养护辅助决策分析、信息共享等需求进行分析的基础上,应用Web-GIS技术和基于B/S网络结构技术对桥梁养护管理系统(BMMS)进行了设计,给出了系统结构、功能模块和养护评估模型;应用面向对象的软件开发技术研制了基于区域性管理的桥梁养护管理系统。将所设计的方案和研制的软件应用于江苏省汾灌高速公路桥梁养护的实际工程中,结果表明,桥梁缺损状况的评估结果与江苏高速公路工程养护有限公司技术工程师的评估结果一致,证实了所开发系统(BMMS)的可操作性,并实现了各个职能部门的信息共享和桥梁养护的区域性管理。 相似文献
143.
变载荷作用下轴-滚动轴承系统动力学仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了变载荷作用下轴-滚动轴承系统动力学问题.利用Hertz公式和静不定问题的解法(力法)推导滚动轴承受力与变形关系的计算公式并得到数值解,以整个轴-滚动轴承系统为研究对象,利用ADAMS大型动力学仿真软件进行动力学仿真.以6310轴承和某试验台轴组成轴-滚动轴承系统为研究对象,研究了变载荷作用下刚性轴-滚动轴承系统、弹性轴-滚动轴承系统的幅频特性和变载荷作用下的动态响应. 相似文献
144.
145.
146.
为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)
与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,
同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。 相似文献
147.
为研究重载货车车体焊缝疲劳寿命,以某大轴重矿石车车体为研究对象,在AAR标准静态载荷的作用下,对货车车体进行静强度分析与评价;在此模型的基础上,依据车体焊接工艺图,创建包括焊缝在内的矿石车车体疲劳寿命分析模型;在AAR标准动态载荷的作用下,应用等效结构应力法研究车体关切焊缝的结构应力分布规律以及疲劳寿命,并对寿命薄弱部位结构进行改进,改进后焊缝寿命明显提高. 相似文献
148.
津秦客运专线丰南跨津山特大桥为双线铁路桥,该桥部分段轨道板和混凝土底座或支承层之间的垫层采用水泥乳化沥青砂浆(CA砂浆).设计CA砂浆配合比时,通过大量试验,初步选定原材料,采用正交设计方法,分析4种原材料(乳化沥青、干料、消泡剂、减水剂)掺量对CA砂浆性能的影响情况,确定CA砂浆初始配合比及搅拌工艺.在对初始配合比砂浆进行揭板试验的过程中出现气泡过多、过大、空洞、表面有白色带状条的问题,经调整,最终确定CA砂浆基本配合比为干料:乳化沥青:减水剂:消泡剂:水=1 500:275:5.0~5.5(可调):0.5~0.7(可调):135~145(可调).对该配合比CA砂浆进行审核及验证,审核结果表明所检测的各项指标均满足相应要求. 相似文献
149.
为了在一小时内将大规模聚集人员运送至沙特化工新城的建设现场,建设方构想了若干解决方案。采用微观交通仿真技术,设定各种交通组织场景(包括原构想方案),分别进行交通仿真。通过仿真后的车辆行程轨迹(Trajectory Data)信息,统计分析各场景中各分段控制点的延误。最后通过综合对比评估,优化原构想方案,既达到了原定目标,又有效降低了交通基建投资。 相似文献
150.