砂卵石地层隧道洞内短管棚支护开挖技术应用研究

砂卵石地层自稳能力极差,采用常规管棚施做时开挖工作腔室难度大,造成隧道开挖、支护困难,因而砂卵石地层隧道施工的重点和难点集中在超前支护方法与钻孔工艺。以青海海东循-隆高速公路穿越公伯峡砂卵石地层隧道为工程背景,针对松散砂卵石隧道在开挖过程中极易坍塌和漏砂的技术难题,在常规的管棚支护加固基础上,创新提出砂卵石地层条件下洞内密排短管棚超前支护施工技术,经现场应用支护开挖效果显著,保证了隧道的顺利贯通。本文重点阐述了砂卵石地层隧道洞内短管棚支护开挖技术的施工工艺及关键技术,对后续类似隧道的施工具有重要借鉴意义。     

大体积混凝土温度场仿真分析在ANSYS上的实现

大体积混凝土分层浇筑过程中温度场的仿真分析有一定的技术难度和复杂性.利用有限元程序ANSYS通用平台,讨论了ANSYS模拟混凝土温度场理论上的可行性,研究了仿真计算的主要技术问题,设计了仿真分析的流程图,通过参数设计语言(APDL)以及ANSYS的多种内部函数,编制了宏命令以控制ANSYS程序,对大体积混凝土的浇筑温度场进行了仿真分析,成功地实现了分析过程的参数化,提高了利用大型通用软件ANSYS解决工程实际问题的效率.     

交通发展规划向公共政策转变的趋势

本文基于交通发展规划符合公共政策基本内涵,并具备公共政策权威性、公共性、发展性、层次性等特征,提出交通发展规划向公共政策转变的观点。     

省级道路运输管理部门职能调整与转变

本文在明确职能调整内容、把握职能转变的本质内涵的基础上,提出了促进省级道路运输管理部门职能调整与转变的工作重点和工作方式。     

基于WebGIS 的城市机动车尾气污染研究

为实现城区交通尾气污染状况的可视化描述、分析和评价,设计开发了一个机动车尾气污染分析系统。系统将机动车尾气排放模型、扩散模型与WebGIS结合在一起,采用200m×200m的分辨率对城市中机动车尾气排放所造成的污染分布状况进行模拟分析,结果以GIS图层方式显示出来,从而直观地反映出城市交通污染状况和气象、地理、交通等因素的关系。将模拟计算结果和实测数据进行比较,两者具有较高的相关度,显示出系统具有较强的操作性,可以为城市交通尾气污染的预测及控制提供较好的技术支持。     

个体差异对转向指标疲劳辨识能力的影响分析

驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系,量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度,通过自然驾驶试验,采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据,结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理,挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验,用Wilcoxon检验的|Z|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标,得到指标最优的双层时间窗设定值。将|Z|值最大的被试逐个与其他被试两两组合,对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验,得到被试组合指标的|Z|值。计算两被试的综合个体差异值,基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|Z|值和个体差异值,以拟合直线的斜率绝对值|k|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗,发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异,并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低,进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性,其中方向盘转角下四分位标准差（X_q1std）的斜率绝对值最大（1.17）,方向盘转角标准差（X_jstd）的斜率绝对值最小（0.44）,疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是X_q1std和X_jstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。     

基于脉搏波特征融合的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一,精确检测驾驶人的疲劳程度是主动预防疲劳驾驶事故的核心内容之一。通过开展自然驾驶试验,以驾驶人的生物信号脉搏波（Blood Pressure Waveform,BPW）为数据源,使用脉搏波波形分析方法从中提取有效表征驾驶疲劳的特征指标,构建用于检测驾驶疲劳等级的BPW特征指标集,在此基础上引入D-S证据理论建立了基于BPW特征融合的驾驶疲劳检测模型。结果表明：该模型对测试数据的疲劳驾驶理论检测精度达到了91.8%,优于贝叶斯网络模型的81.4%和支持向量机模型的84.3%,能够满足实际应用的需求,但与决策回归树检测模型99.7%的精度相比较还有差距。研究获得的基于生物信息融合的驾驶疲劳检查模型和方法在驾驶疲劳检测与监测中具有很好的应用前景,可为辅助安全驾驶和疲劳预警及主动干预提供新的技术方案。     

扬帆追梦新时代 乘风破浪新航程——嘉兴红色线路公交首末站成样板

从南湖红船扬帆起航的那一刻起,中国共产党驾驶着这艘红船,已经驶过了98年的光辉历程。嘉兴公交沿着'红船'指引的航向破浪急行35载,昂首阔步迈入新时代。如何运用实践'红船精神'指引新时代国企党建工作,守初心、担使命、提服务,一直以来是嘉兴公交永恒的课题。     

基于RFID的车辆自动驾驶模拟试验装置研制

通过对比分析当前车辆自动驾驶研究现状,提出以射频识别技术(RFID)作为导航方式开展车辆自动驾驶研究;针对目前试验手段的不足,设计了基于RFID的车辆自动驾驶模拟试验装置,具体包括系统总体架构、导航设备、仿真车辆、仿真道路等;利用该装置开展了车辆直道保持和弯道转向试验,结果表明利用该模拟试验装置能快速构建试验方案,得出的结论和数据直观、可靠.     

基于竞争循环双Q网络的自适应交通信号控制

为了更加有效且可靠地自适应协调交通流量,以减少车辆的停车等待时间为目标,提出了3DRQN(Dueling Double Deep Recurrent Q Network)算法对交通信号进行控制。算法基于深度Q网络,利用竞争架构、双Q网络和目标网络提高算法的学习性能;引入了LSTM网络编码历史状态信息,减少算法对当前时刻状态信息的依赖,使算法具有更强的鲁棒性。同时,针对实际应用中定位精度不高、车辆等待时间难以获取等问题,设计了低分辨率的状态空间和基于车流压力的奖励函数。基于SUMO建立交叉口的交通流模型,使用湖北省赤壁市交叉口收集的车流数据进行测试,并与韦伯斯特固定配时的策略、全感应式的信号控制策略和基于3DQN(Dueling Double Deep Q Network)的自适应控制策略进行比较。结果表明:所提出的3DRQN算法相较上述3种方法的车辆平均等待时间减少了25%以上。同时,在不同车流量及左转比例的场景中,随着左转比例和车流量的增大,3DRQN算法的车辆平均等待时间会有明显上升,但仍能保持较好效果,在车流量为1 800 pcu·h^-1、左转比例为50%的场景下,3DRQN算法的车辆平均等待时间相比3DQN算法减少约15%,相比感应式方法减少约24%,相比固定时长的方法减少约33%。在车流激增、道路通行受限、传感器失效等特殊场景下,该算法具有良好的适应性,即使在传感器50%失效的极端场景下,也优于固定时长的策略10%以上。表明3DRQN算法具有良好的控制效果,能有效减少车辆的停车等待时间,且具有较好的鲁棒性。