浅析建昌、兴城地区高速公路绿化设计

以建昌至兴城高速公路为例,通过介绍高速公路各绿化单元的树种选择及设计思路,分析了北方地区高速公路绿化设计的特点。     

海洋环境中复合桩基水平方向波浪荷载研究

为研究承台淹没深度及波浪入射角对桩-承台复合基础水平方向波浪荷载的影响,以平潭海峡公铁两用大桥某复合基础为研究对象,通过求解RANS方程（Reynolds-averaged Navier-Stokes equation）和k-ε湍流模型,借助FLOW-3D软件建立了波浪与复合基础相互作用的三维数值模型.研究了承台淹没深度及波浪入射角对复合基础水平方向波浪荷载的影响,并给出了不同波浪入射角下复合基础水平方向波浪荷载幅值随承台淹没深度的变化曲线.研究结果表明:承台位于波峰与波谷之间时,复合基础所受波浪荷载较大,承台淹没深度为1倍承台高度时波浪荷载达到峰值;当波浪入射角定义为承台长轴线与波浪传播方向之间夹角时,复合基础所受波浪荷载随着波浪入射角增大,当波浪入射角达到90°时,波浪荷载最大,其值约为波浪入射角为0°时的1.4倍左右.      

列车荷载下钢轨振动加速度的空间分布特征

为了探究列车通过时钢轨振动的基本参数和敏感区域,基于多体动力学软件GENSYS和有限元软件ABAQUS,分别建立车辆-轨道动力学模型和轨道-下部基础有限元模型.以动力学模型计算得到的轮轨力为激励,输入轨道-下部基础有限元模型,计算分析车速、轨道不平顺和钢轨支承方式等因素对钢轨加速度的影响.研究结果表明:钢轨加速度从轨头到轨底逐渐减小,轨枕上方轨头加速度明显大于轨枕之间.钢轨加速度对车速最为敏感,车速从200 km/h增加到350 km/h时,无砟轨道轨头加速度从1.476 km/s2增加到2.980 km/s2.连续支承式无砟轨道,钢轨加速度小于传统离散支承式无砟轨道.加速度传感器建议安装在轨头外侧,传感器的采集频率、量程应考虑列车速度、轨道不平顺等影响.      

基于非线性超声的CL60车轮和U75V钢轨磨损检测方法

针对早期轮轨滚动磨损变化过程难以通过无损手段进行表征的问题,提出了非线性超声技术对不同磨损程度的CL60车轮与U75V钢轨试样进行检测评估;建立了基于轮轨试样表面磨损特征的Murnaghan模型,并利用非线性超声有限元仿真,通过塑性变形层厚度变化情况模拟不同程度的摩擦损伤,分析了其相对非线性系数变化规律及其产生原因。试验结果表明：轮轨的早期磨损会导致材料表面产生塑性变形层,随着塑性变形的加剧,材料损伤将以微裂纹为主,车轮角加速度越大,轮轨间相对滑动作用时间越短,塑性变形层越薄,且CL60车轮较U75V钢轨磨损程度更为严重;CL60车轮试样在车轮角加速度分别为10、250、1 500 r·min^-2时,对应的相对非线性系数分别为12.19、8.43、5.68,U75V钢轨试样在车轮角加速度分别为10、250、1 500 r·min^-2时,对应的相对非线性系数分别为7.57、6.09、5.04,与CL60车轮试样相比,U75V钢轨试样的相对非线性系数变化缓慢。可知,相对非线性系数与塑性变形层厚度呈正相关,微裂纹产生的非线性效应比塑性变形层更强,相对非线性系数增幅更大,因此,可通过材料的相对非线性系数变化判断材料的磨损阶段。     

基于3D CNN的道路视频交通状态自动识别

为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 （3D convolutional neural networks,3D CNN）的交通状态识别方法.首先,以C3D （convolutional 3D）深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D （region convolutional 3D network）、R (2+1) D （resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution）分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%.      

基于文本挖掘的道路运输安全风险源辨识模型

为了解决当前道路运输安全风险源辨识工作中数据短缺和人员工作量较大的问题,从文本挖掘的角度出发,提出一种能够自动辨识道路运输过程中安全风险源的模型.该模型首先对道路运输文本进行因果句提取,并对因果句进行分词操作,实现安全风险源特征的增强;其次,进行适应卷积神经网络(convolutional neural network...     

超高掺量胶粉改性沥青性能

为提高胶粉改性沥青中胶粉掺量,加大废旧胶粉利用率,针对目前胶粉改性沥青中胶粉掺量较低问题,优化胶粉改性沥青制备工艺,制备超高掺量(40％)胶粉改性沥青.采用三大指标、TFOT试验和PAV试验研究超高掺量胶粉改性沥青基本性能与老化性能;基于DSR试验和BBR试验确定超高掺量胶粉改性沥青PG分级性能,采用拉伸试验评价超高掺量胶粉改性沥青黏韧性,通过TGA试验、荧光显微镜试验和SEM试验揭示超高掺量胶粉改性沥青的微观性能.结果表明:超高掺量胶粉改性沥青180℃旋转黏度低于4.0Pa·s,其低温抗裂性和抗老化性能均优于常规掺量胶粉改性沥青;超高掺量胶粉改性沥青高温抗车辙性略有下降,但疲劳极限温度低于常规掺量胶粉改性沥青,确定其性能等级为PG88-34;超高掺量胶粉改性沥青柔韧性占黏韧性比重为88.0％,是常规掺量胶粉改性沥青的2.1倍;180℃环境下,超高掺量胶粉改性沥青热稳定性最好;在保留一定弹性核心的基础上超量胶粉被降解为细小颗粒溶于沥青,决定了其宏观性能上良好的存储稳定性.     

轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法

为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图(车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术.基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95％分位排队...     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

营运客车类型等级评定工作共性问题的探讨

营运客车类型划分及等级评定工作是道路运输管理部门的一项重要工作。因此，有必要针对现实中存在的一些共性问题进行探讨。