城市大直径管道多维联合检测方法研究

探明地下污水管线运营的实际情况是后期维护的重要依据,而目前的探测方法不能全面掌握地下管线的精确探测问题。针对郑州地铁下穿污水管的运营情况,采用高密度电法、地质雷达检测技术,结合自行研发的浮于水面的彩色成像系统探测技术对其进行了间接探测和直观探测,找到了污水管渗漏、空洞及错位等问题,实现了对管道的多维立体监测,为地下管线的保护、修复和加固提供了技术支撑。     

不同动力电池新能源货运配送车辆节能减排绩效评价研究

为研究新能源货运车辆装配不同动力电池对节能减排的影响,选取某款新能源货运配送车辆为研究对象,利用GaBi软件建立了3种常用动力电池的整车生命周期评价模型,从原材料获取、生产制造、装配、运行使用、报废回收5个阶段进行节能减排差异分析,并对全球变暖潜值 （Global Warming Potential,GWP） 等环境影响类型进行归一化处理和量化计算处理。结果表明,分别装配3种电池整车的化石能源消耗以煤炭为主、环境排放以CO2为主;纯电动汽车的能源消耗、污染物排放集中在运行使用阶段;综合比较,装配了三元锂电池的整车,其全生命周期节能减排效果最佳,装配了锰酸锂电池的整车则表现最差。加大清洁能源的使用力度、减少用于电力生产的化石能源消耗、提高回收率等措施,可以显著减少污染物排放。     

不同类型氢燃料电池汽车全生命周期经济性分析及预测研究

氢燃料电池汽车被认为是 21世纪具有潜力的新能源清洁动力汽车之一,影响其推广应用的最重要因素是高成本,开展全生命周期经济性分析至关重要。目前国内外学者对氢燃料电池汽车的生命周期成本评价研究主要集中于零部件成本、燃料价格等因素,而考虑国家及地方补贴政策、运维和报废成本以及不同运营里程、不同车型下经济性分析的较少。从用户的角度,通过对购置成本、运营成本、维护成本、回收残值、补能和抗寒影响以及国家和地方补贴等多种因素进行综合分析,建立全生命周期成本模型,针对乘用车、客车和卡车等不同车型,分场景开展经济性成本评价,将其与传统燃油汽车和纯电动汽车的经济性进行对比分析。面向未来,作出经济性预测,并提出一系列对策建议。     

宁波新典桥主桥设计

宁波新典桥以 “甬”为设计立意：主拱的线条寓意“甬山”, 行人步道的线条寓意“甬水”两者组合一个整体,形成一个“甬动山水”整体意向。创造性地采用带有悬挑慢行系统的下承式系杆拱桥,跨径213m(桥长221.6m),拱轴线采用1.7次抛物线,拱肋采用六边箱型截面,拱肋上设置两组风撑,每组三道。系梁采用单箱单室断面,与正交异性桥面系采用焊接连接。悬挑慢行系统布置在主梁两侧,主要包括三个部分：副拱(装饰拱)、挑臂系统、挑臂人行道系统。主梁端部设置牛腿支撑引桥。拱上梁上锚固均采用吊耳构造,吊杆采用抗拉强度1860MPa的填充型环氧涂层钢绞线。主墩下采用钻孔灌注桩(摩擦桩)。     

钢管混凝土拱桥在车辆荷载作用下的非线性动力响应分析

根据随动硬化理论和钢管混凝土组合材料恢复力模型 ,提出了复杂应力状态下钢管混凝土组合材料的弹塑性应力应变关系。采用非线性有限元法 ,对一钢管混凝土拱桥进行移动车辆荷载作用下车—桥体系的动力响应分析 ,并进一步研究钢管混凝土组合材料进入塑性后对体系振动的影响 ,取得了较满意的结果 ,为钢管混凝土拱桥动力性能评价提供参考。     

图像测量技术在汽车轴距差检测中的应用研究

通过采集汽车直行中轮胎印迹图像 ,利用偏差相对测量法 ,即先测出汽车单轴的偏斜量 ,然后计算出汽车轴距左右差。通过开发的检测系统进行试验 ,结果表明 ,检测精度满足汽车轴距左右差在线检测要求。     

高速公路岩质及不稳定边坡工程与生物防护结合技术研究

较为详细地质介绍了引进吸收的日本先进坡面防护技术——金属框架整体防护技术。此技术把工程防护与生物防护有效地结合起来，既保证了切割坡面的力学稳定性，又利用生物防护有效地绿化美化坡面，防止水土流失。对各种风化、兰风化岩石边堤及其它不稳定边坡的防护可产生良好的效果。     

纤维沥青混合料配合比设计方法初探

纤维沥青混合料由于其优良的技术性能与价格优势和施工技术简单的特点，目前已得到广泛重视，但其性能优势要通过科学的施工技术体现，而混合料配合比设计是其中关键技术之一。结合纤维沥青混合料自身的特点，以方便易操作为原则，提出了纤维的选择原则及以马歇尔试验为基础的纤维沥青混合料配合比设计方法。     

确定路基振动碾压次数的新方法

以能量原理为基础，根据欲使现场土体达到规定的压实度，现场土体吸收的压路机的振动压实能与室内标准击实试验的击实功相等的事实，建立振动压路机～土体系统动力学模型，解出动力学方程，运用数学方法求出振动压路机的碾压次数。     

模糊神经网络在发动机失火故障诊断中的应用

利用模糊神经网络对发动机失火故障进行诊断,建立起了模糊神经网络控制模型,应用MATLAB软件对其进行训练及仿真,结果表明此控制方法是有效的、可行的。