不同岩石和围压下刃形对滚刀破岩性能的影响

滚刀位于全断面隧道掘进机（TBM）最前端,与岩石直接发生接触,是执行破岩掘进的关键零部件.研究TBM滚刀截面轮廓（刃形）对其破岩性能的影响机理和规律,对指导工程实际中滚刀选型与设计、提高TBM掘进效率具有重要意义.首先建立二维颗粒流离散元模型,针对工程中最常用的平头滚刀和圆弧滚刀,选取两种强度不同的岩石并对其中一种施加固定10 MPa围压;然后,开展滚刀破岩仿真,通过分析比能、破岩体积、刀具载荷、裂纹数量等结果,对滚刀刃形与岩石破碎的关联性进行研究;最后,通过缩比滚刀破岩实验验证数值分析所得结论的正确性.分析结果表明：滚刀刃形对其破岩性能影响显著,在本文所涉及参数范围内,对于多数岩石强度与围压组合,圆弧滚刀比能均低于平头滚刀比能,平均降低19.8%;圆弧滚刀破岩力比平顶滚刀破岩力平均低32.6%,表明破岩过程中圆弧滚刀做功较少,而二者产生的岩石碎片总体积相差不大（平均差值7%）,则圆弧滚刀破除单位体积岩石所消耗的能量更少.综上所述,两种常用滚刀刃形相比,在岩石强度与围压较高的地层中可考虑优先选用圆弧滚刀.     

Beacon Rail公司电力-内燃双动力源机车和卧铺车参展

正租赁公司Beacon Rail为英国运营商Direct Rail Services公司订购了一台88系列Eiro Dual电力-内燃双动力源机车,为Azerbaijan’s ADY公司订购了一辆卧铺车。Swiss Federal Railways公司订购了一列EC250 Giruno型城际列车用于穿越戈特哈德隧道,而该车是Stadler公司在2016年柏林轨道交通展室外部分所展示的轨道车辆的亮点之一。同时展出的还有用于开姆尼茨区域的城际电     

城市轨道交通运营设备安全风险评价

城市轨道交通作为城市经济发展的重要载体,其运营设备的可靠运转是城市轨道交通运行安全的有效保证。本文以某市轨道交通体系中的供电设备为研究对象,采用最小二乘法、熵值法分别对运营设备指标进行主、客观赋值,并结合博弈论思想进行综合指标权值计算,最终通过梯形模糊数理论对供电设备进行风险评估。评估结果表明,设备老化、故障是轨道交通安全事故的主要诱因,为了保证该城市的轨道交通运营安全,需要加大、加紧对该城市轨道交通运营设备的状态跟踪与监控。     

高速公路工程施工质量管理系统

简述了传统的高速公路质量控制及资料管理方法存在的弊端,介绍了由扬州市长江公路大桥暨接线高速公路建设指挥部等单位正在开发的高速公路工程施工质量管理系统(Wandao-HQ v1．0)的组成、功能和作用。     

交流电动机软起动控制器

本文阐述了交流电动机软起动控制器的控制原理,与常规的交流电动机起动控制器相比所具有的优点和特点。     

考虑潮汐因素的连续泊位和岸桥集成分配研究

泊位和岸桥是集装箱码头非常重要的资源,合理的分配及使用是提高集装箱码头作业效率的重要途径。在港口业务的实践中,泊位水深会限制船舶停泊,因为泊位水深必须匹配船舶的吃水。考虑船舶停泊位置的水深随时间而变化的潮汐码头,以最小化时间延迟成本及岸桥使用成本为目标,建立考虑潮汐影响的连续泊位和岸桥集成分配的混合整数规划模型。通过CPLEX求解得到船舶的靠泊计划及岸桥分配计划。数值结果表明:文中模型在解决实际港口中泊位和岸桥分配问题上的有效性。     

基于日变交通配流的城市道路网络韧性评估

为有效评价重大扰动事件下的路网性能,提出以日变交通配流(day-to-day traffic assignment,DTA)为基础的城市道路网络韧性评估模型.明确考虑重大扰动事件下交通流动态变化特性,构建了综合考虑出行者认知更新、行为惯性等因素影响的DTA模型,设计了启发式求解算法;定义了基于DTA的路网可达性指标,构建了可全面评价扰动事件生命周期内系统性能的韧性指标与评估模型,并在Nguyen&Dupuis网络上进行算例研究.结果表明:在扰动事件后的前10天,路网韧性波动变化,此后随着交通流分布趋于稳定,路网韧性单调上升,从第10天的0.323上升到第50天的0.794,上升了145.77%;与传统随机用户均衡(stochastic user equilibrium,SUE)模型相比,DTA模型获得的路网可达性与韧性指标存在显著差异,SUE模型下路网可达性随时间单调上升,而DTA模型下路网可达性在前15天剧烈波动,随后才单调增加,表明要获得准确的路网韧性指标,必须首先准确假定出行决策行为和相应配流模型;出行者行为惯性、路段通行能力退化程度与恢复速率以及路网拥挤程度等因素均对交...     

钢管混凝土系杆拱桥静动载试验与分析

通过对北澄子河大桥主桥的静动栽试验数据分析,了解钢管混凝土系杆拱结构的实际工作状况,以验证该桥的结构强度、刚度是否满足设计要求,并为今后大桥的运营及养护管理工作提供科学依据。     

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。