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南京大胜关长江大桥主桥上部结构设计 总被引:3,自引:2,他引:1
京沪高速铁路南京大胜关长江大桥为主跨336 m的连续钢桁拱桥,设计速度目标值300 km/h,设计荷载为6线铁路荷载。主桁采用整体节点,弦杆采用箱形带肋杆件;桥面采用正交异性板整体钢桥面,分块制造、安装;为提高截面刚度、改善气动性能及增加阻尼,吊杆设计成八边形截面并预留阻尼器安装空间;平面及横向联结系采用刚度大、有利于3片主桁内力均匀分配的X形构造;使用墩旁托架及拉索辅助钢梁安装,利用拉索调整主跨合龙口位移。大桥施工进展顺利,2009年9月底主桥钢梁安装完成,预计2010年上半年达到铺轨条件。 相似文献
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为了改善基于Logit模型的随机网络配流加载算法的两个不足之处,本文提出了基于正态分布的Probit模型的随机网络配流算法。假设路段的广义交通时间服从正态分布,然后用蒙特卡洛模拟法对提出的算法进行求解。最后,用一个简单的交通网络例子对提出的算法进行验证分析。在算法求解过程中,运用Matlab对路段广义交通时间随机抽样,再对网络进行全有全无分配,将交通流量分配到起终点间的每一O-D对的最短路径上。应用Probit模型进行配流加载,其路径选择概率更接近实际更加合理,是一种值得推广的交通配流加载模型。 相似文献
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网约车合乘出行可有效提高车辆运输效率,与常规网约车出行相比具有显著的碳减排潜力。然而,现实中网约车合乘出行能否真正减少碳排放受多方面因素影响,往往存在较大差异与不确定性。为识别碳减排潜力较大的网约车合乘订单,提出一种基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测模型,并解析其碳减排机理。首先,基于成都市真实的网约车合乘订单与轨迹数据,应用COPERT(COmputer Program to calculate Emissions from Road Transport)排放模型分别计算合乘出行碳排放量及其替代的独乘出行碳排放量,进而得到合乘出行相比独乘出行的碳减排量。然后,基于历史的合乘行程碳减排及其订单特征数据,训练XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型以预测未来潜在合乘出行的碳减排状态。最后,采用ALE (Accumulated Local Effects)分析方法对预测模型进行特征变量解析,以识别影响合乘出行碳减排状态的关键因素。结果显示:研究区域内平均每次网约车合乘出行可减少碳排放307.23 g,但仍有15%的网约车合乘行程未能实现减碳;XGBo... 相似文献
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舰船编队的电磁干扰(EM I)分析预测比单舰要复杂得多,这是由于编队中各舰相对运动产生的不定因素对预测结果产生一定的影响。本文具体讨论了编队中舰舰间距离、方位和雷达天线转动等不定因素的扰动对耦合度的影响,提出了在舰船编队电磁兼容性分析预测中应采用统计分析技术。 相似文献
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文中介绍了在《工程制图》教学中运用AutoCAD绘图软件的三维功能,该功能有效地降低了教学难度,丰富学生的空间想象能力,收到一般用挂图和实物模型讲解所不能达到的效果。 相似文献