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211.
港珠澳大桥青州航道桥为双塔双索面钢箱梁斜拉桥,该桥设计采用了多项新材料、新技术、新工艺,对其工程特点及关键技术进行总结.该桥充分利用相邻非通航孔桥相同结构类型的钢箱梁进行配重,外边跨不设置斜拉索,因地制宜,综合优势明显;结构支承体系采用三向支承体系,保证全桥结构性能最优;桥塔采用“中国结”造型的钢剪刀撑,与混凝土塔柱采用“承压-传剪”复合传力模式的连接箱连接,性能安全可靠;基础采用变直径钢管复合桩,钢管与钢筋混凝土组成组合截面共同受力,经济合理;桥墩墩身采用节段预制、现场安装的方案,节段连接采用φ75 mm的预应力粗钢筋;钢箱梁采用优化的扁平流线型断面和正交异性钢桥面板,抗疲劳性能优越;斜拉索采用抗拉强度为1 860 MPa的平行钢丝索. 相似文献
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铁路运输作为我国交通系统的重要组成部分,对我国经济的发展具有重要的促进作用。在经济发展的不同阶段,对铁路运输的需求也不同。铁路运输的规模和速度要能够满足经济发展的需要,而且铁路运输系统的管理、结构等方面的发展水平也要与经济发展水平相适应。 相似文献
216.
已知两航空器的三维位置、速度及本机预计到达目标点时间,得出了满足几何最优和机动次数最少、解决飞行冲突并同时保证预计到达目标时间不变条件的多种冲突解脱与恢复模型.仿真计算验证了所得模型的有效性.该模型适用于机载设备及空中交通管制自动化系统.在此模型上经大量仿真,综合出了切保护区边界这极限情况并适合空中交通管制员调配的冲突解脱与恢复管制策略表.空中交通管制员只需考虑一定的安全裕量,这些策略即可应用于在实际管制中. 相似文献
217.
为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 (3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D (convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D (region convolutional 3D network)、R (2+1) D (resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution)分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%. 相似文献
218.
219.
220.