粉喷桩和浆喷桩加固软土地基效果的对比

结合软土地基路桥设计参数试验项目的施工实例,重点介绍了粉喷和浆喷两种工艺加固软土地基时,不同龄期下的室内水泥土试件和对应的桩体无侧限抗压强度之间的关系。采用单桩竖向静荷载试验及复合地基平板静载荷试验法,对比分析了粉喷桩和浆喷桩单桩及复合地基承载力的情况。根据长期采集到的沉降观测数据,对比分析了两种工艺加固软土地基的效果,为今后设计与施工提供参考。     

双模式全断面掘进机探讨

为适应地质的复杂性以及中国国情,探讨双模式全断面掘进机的未来发展趋势,并举例说明双模式全断面掘进机的设计理念,详述其主要结构及适用范围。与单模式掘进机相比,双模式全断面掘进机地质适应性广、设备利用率高、施工成本低,是隧道掘进设备技术发展的主要方向之一,具有良好的发展前景。     

基于MATLAB/Simulink的汽车ABS建模与分析

阐述了汽车防抱死制动系统(ABS)的工作原理,依据动力学的理论,在:MATLAB/Simulink模块中构建汽车ABS的数学模型,并在模型中加入PID调节环节。分析不同路况下车轮的滑移率与附着系数的关系,得到最佳滑移率。以保持最佳滑移率为目标对ABS模型进行仿真分析,利用汽车动力学的基本理论对所得结果进行评价。     

基于CATIA平台的自顶向下参数化车身设计

针对传统的自底向上的设计方式和建模方法,介绍了自顶向下的设计方式和CATIA参数化的建模方法。造型输入、总布置输入等数据能够在装配顶层中做替换和修改且被向下传播到最底层零件,实现底层零件的快速修改更新;应用父代数据的替换功能,使得零件细节设计工作可以在设计的初期开始,甚至是借用数据库内结构类似的数据。实现了产品的快速设计、快速更改和并行设计,提高了设计效率,节省了开发时间。     

基于云模型的城市快速路交通状态评价方法研究

交通状态具有模糊性和随机性的特点。基于北京市快速路检测线圈数据,引入了基于云模型的模糊系统来评价快速路交通状态。在充分分析交通流特性的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及基于云模型的模糊综合评价方法的算法流程。为实施交通信息发布以及后期交通状态的改善提供依据。最后,以北京市快速路系统为例,进行实证研究。     

既有高速公路改扩建中央分隔带排水改造方案研究

中央分隔带排水改造是既有高速公路改扩建排水设计中的一项重要内容.通过对中央分隔带纵向、横向路基含水量检测与试验路排水效果检验,发现91％的路基含水量大于最佳含水量;同时,为了检测的数据具有代表性,将路线沿纵向划分为内涝、深挖方、低填方、浅挖方、凹曲线底部5种样本,针对5种典型路段分别检测其路基含水量表明,凹曲线底部路段含水量最大,且中央分隔带雨水下渗是路基水的主要来源;根据封水方案、排水方案的技术经济比较结果与既有高速公路中央分隔带排水改造的成功经验,推荐采用封水效果最好的双混凝土护拦方案作为本项目中央分隔带排水改造方案.     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。     

高速列车抗蛇行减振器参数的多目标优化研究

为了研究抗蛇行减振器参数匹配规律以兼顾不同轮轨接触状态下高速列车横向稳定性,针对国内运行典型结构参数的高速列车,建立车辆横向动力学简化模型,分别考虑到高、低锥度两种轮轨接触状态下车辆的横向稳定性,采用多目标优化方法对抗蛇行减振器刚度和阻尼值进行多参数优化,并分析最优抗蛇行减振器参数的影响因素. 结果表明:优化的抗蛇行减振器阻尼值主要取决于车辆二系横向阻尼,得出了两类阻尼值的抗蛇行减振器选配类型,即当二系横向阻尼较小时,转向架单侧需匹配较小阻尼值600～1000 kN?s?m?1,或当二系横向阻尼较大时,匹配大于4 000 kN?s?m?1的抗蛇行减振器;抗蛇行减振器刚度显著影响不同轮轨接触状态下的车辆稳定性,减小抗蛇行减振器刚度有利于低锥度状态车辆稳定性,反之亦然.      

Application of Deep Learning Method on Ischemic Stroke Lesion Segmentation

Although deep learning methods have been widely applied in medical image lesion segmentation,it is still challenging to apply them for segmenting ischemic stroke lesions,which are different from brain tumors in lesion characteristics,segmentation difficulty,algorithm maturity,and segmentation accuracy.Three main stages are used to describe the manifestations of stroke.For acute ischemic stroke,the size of the lesions is similar to that of brain tumors,and the current deep learning methods have been able to achieve a high segmentation accuracy.For sub-acute and chronic ischemic stroke,the segmentation results of mainstream deep learning algorithms are still unsatisfactory as lesions in these stages are small and diffuse.By using three scientific search engines including CNKI,Web of Science and Google Scholar,this paper aims to comprehensively understand the state-of-the-art deep learning algorithms applied to segmenting ischemic stroke lesions.For the first time,this paper discusses the current situation,challenges,and development directions of deep learning algorithms applied to ischemic stroke lesion segmentation in different stages.In the future,a system that can directly identify different stroke stages and automatically select the suitable network architecture for the stroke lesion segmentation needs to be proposed.     

新型五螺箍矩形短柱轴压承载力计算分析

螺旋箍筋应用于钢筋混凝土柱能明显提高柱的承载力及延性,为了研究五螺箍矩形混凝土短柱在轴心受压荷载作用下的力学性能和轴压承载力计算方法,首先,结合已有文献中的试验建立有限元模型,并将有限元分析结果与试验结果进行对比,以验证有限元模型的正确性;其次,基于材料用量相等的原则,设计了4种不同配箍形式的矩形截面柱,基于已验证了的有限元模型开展了不同混凝土强度对上述4种柱的轴压承载力和延性的影响研究;最后,通过对五螺箍柱进行参数分析,提出了基于体积配箍率的轴压承载力计算方法. 研究结果表明:五螺箍较五环箍、矩形箍和矩形螺旋箍柱构件承载力均值分别提高0.78%、6.70%和13.73%,延性系数均值分别提高2.00%、10.32%和10.41%,说明五螺箍柱有较高的承载力和延性;与各国规范提出的公式进行对比,本文建议的轴压承载力计算方法较为简便,且与试验值的误差均值仅为2.83%.