公路高填路堤强夯填筑夯实效果的模糊分析

介绍强夯法的振密、挤密地基处理法的范畴，结合山区公路建设中常遇到高填方路堤，采用强夯法施工后，进行夯实效果检测，由于检测指标多，难以综合评定。通过从单因素评定入手，合理量化各因素的权重，建立多层次模糊综合评判模型，对公路高填路堤强夯填筑夯实效果进行判断分析，得出了一个比较科学合理的评定结果，具有经济易行、效果显著、施工周期短的优点，适用于工业与民用建筑、仓库、油罐、贮仓、公路和铁路路基和路堤、飞机跑道及码头等的设计和场地评估提供参考。     

遥操作机器人系统软组织环境触觉建模实验

软组织作业环境作为面向微创手术的遥操作机器人系统的一个显著特点,其动力学精确建模具有非常重要的意义.本文研制了一套遥操作机器人实验系统,在动物软组织插针实验的基础上提出了一种交互过程中的非线性软组织力反馈触觉模型,设计了该模型动力学参数辨识的实验研究方法,并通过最小二乘法辨识模型参数.结果表明:本文建立的非线性软组织动力学模型比较准确,能够反映插针过程中力的变化过程,可以应用于虚拟手术仿真和控制策略的研究.     

速生植物根系固化浅层疏浚土的直剪试验

为研究速生植物对大面积疏浚土纳泥区浅层固化效果,选取2种常见速生禾本植物皇竹草和高丹草,在排干纳泥区上层覆水后,分区在粉质黏土为主的纳泥区种植,采集表层原状素土及根土复合试样,通过直接剪切试验量化分析2种植物根系对浅层疏浚土的固化效果,观察和比较2种植物的根系发育情况及力学特性。结果表明：1)皇竹草根系更加致密且抗拉强度更高,土体含根量为高丹草的2.1倍,根系抗拉强度为高丹草的1.6倍;2)皇竹草和高丹草均可显著提高土体的内摩擦角、黏聚力及抗剪强度,其固化后分别为素土的1.5～6.3、1.2～2.4及1.2～3.2倍;3)在土壤含水率相近且与植株水平距离相同的情况下,皇竹草的固土效果优于高丹草;4)皇竹草的土体固化效果随着与植株间水平距离的增大而明显减弱;5)2种植物均可促进浅层疏浚土的脱水。种植速生植物可作为大面积纳泥区浅层固化处理的辅助措施,符合我国“双碳”目标和绿色工程发展理念。     

珠三角地区公路工程水泥土搅拌桩检测体系的建立和分析

在总结当前水泥土搅拌桩质量检测的要点和检测方法的优缺点基础上,通过在珠江三角洲地区的多项公路工程水泥土检测试验,提出了短期和长期相结合、多项检测方法相结合的水泥土搅拌桩检测体系,对搅拌桩质量检测的频率、方法、指标、评定标准进行了详细的阐述。工程实践证明,采用这种系统的检测方法,可以满足水泥土搅拌桩的检测要求。     

拐点法分析软土路堤施工期稳定性

公路软土路堤填筑施工过程中软基稳定控制标准常采用经验值法,其缺点是缺乏理论依据,对工程判断常偏于保守或不安全。该文通过介绍软土变形破坏3个阶段的基本理论,阐述拐点法分析软土路堤施工期稳定的基本做法,即将各类公路软基监测数据经过累加生成处理之后,绘制关系曲线,曲线的拐点对应的就是土体结构变形破坏的转折点,也是路基可能失去稳定的转折点。工程实例表明,拐点法优于传统的经验定值法,是一类有效的公路软土路堤施工期稳定性判断方法。     

基于遗传BP算法的神经网络目标分类器的研究

首先阐述了水下目标识别的研究发展和系统组成,然后提出了一种基于遗传BP算法训练神经网络目标分类器的新方法。实验结果表明采用新方法的神经网络分类器比采用改进BP算法的神经网络分类器具有更优的分类效果。     

舰炮交流伺服系统模糊滑模控制器设计

该文针对舰炮永磁同步电机交流伺服系统 ,设计了一种新型滑模控制器 ,以前馈信号作为平均控制 ,采用模糊推理来调节开关控制的幅度。仿真研究表明 ,该控制器能较好地实现对指令信号的跟踪 ,具有较强的抗参数摄动和抗干扰能力 ,表现出良好的控制性能。     

网络遥操作机器人系统视频传输及同步技术

研制了一种新颖的应用于网络遥操作机器人系统的网络视频流传输系统,该系统基于C/S模型并采用MPEG4视频编码器对图像进行编解码,实现了机器人现场视频的实时采集、编码、传输和播放。此外,对网络遥操作机器人系统的视频、音频和力信息的传输同步问题展开了研究。实验证明所研制的系统不仅能保证机器人现场图像传输的实时性,而且能较好地实现多信息的同步。     

大面积荷载下超长水泥土搅拌桩承载性状的有限元分析

运用有限元分析程序,重点分析了荷载在超长水泥土搅拌桩桩身的传递规律,桩身强度、复合地基面积置换率、上部荷载作用面积、桩顶垫层刚度及桩径等参数对桩身附加应力的影响。计算结果表明,超长水泥土搅拌桩在桩身强度较高或大面积荷载情况下,桩顶荷载可以传递到桩体下部,水泥土搅拌桩的“有效桩长”概念宜进行调整;大面积荷载下宜采用刚度较大的垫层(如碎石或土工复合垫层),水泥土强度有保证时,宜采用低面积置换率等。     

网络遥操作机器人系统神经网络预测控制仿真研究

为了改善网络随机时延影响网络遥操作机器人系统稳定运行的问题,采用RBF神经网络对网络实测时延进行预测,取得较好的预测效果。结合Smith预估控制,提出了一种基于网络实测时延的遥操作机器人系统神经网络预测控制新方法,仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性。