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121.
在指路标志的工程应用中,常要为兴趣点规划一条布设指路标志的指引路径.首先,基于道路网络的拓扑表达,考虑指引路径的长度、交通量和设置指路标志的数量,定义了衡量指引路径优劣的多目标搜索路径度量值.其次,以网络分析为基础,建立了搜寻最优指引路径的模型,从给定入口开始,以广度搜索算法在路网上搜索,并动态更新搜索路径的度量值,直至获取优化的指引路径.最后,以广州大学城为试验区域,利用上述模型计算得到了从南沙港快线出口到中山大学的指路标志布设的规划路径.对比规划路径与最短路径的多目标优化度量值表明:规划路径兼顾了布设路径的便捷性和指路标志牌布设成本的特点,模型是可行有效的. 相似文献
122.
为给我国涉外桥梁工程项目设计提供参考,对我国与南非桥梁设计规范中汽车荷载效应进行对比研究。采用铰接板梁法和刚接梁法,计算常用跨径的单片简支梁在南非与中国规范汽车活载作用下的横向分布系数。在此基础上,通过对简支梁及整体式连续梁的纵向影响线加载,分析2种规范中考虑汽车活载纵、横向分布后的差异。对比发现,对于常用中小跨径的简支、连续梁,南非规范汽车活载效应均高出中国规范30%以上;对于简支T梁跨中截面及连续梁支点截面,南非规范汽车活载效应高出中国规范35%~80%。即便考虑到两国规范中汽车冲击效应计入方式的不同,南非规范汽车活载也大于中国规范规定值。 相似文献
123.
124.
125.
高速公路路面养护管理系统开发和研究 总被引:6,自引:0,他引:6
在考虑当前路况的基础上,又考虑路龄的使用性能预测模型,预测的结果更为快速准确。探讨高等级公路道路养护管理决策系统和经济分析方法,提出了改进优劣系数法,该方法充分利用了专家经验知识,减小了决策误差。开发了高速公路路面养护管理辅助决策系统,建立高速公路基本数据库,由系统自动进行路面使用性能评价分析,并利用专家知识系统得出推荐养护方案,系统投入运行后反响良好。该养护管理系统的建立和实施进一步提高和改善了江苏省高等级公路的使用管理和养护管理模式,为高等级公路早日实现网级化系统管理奠定基础。 相似文献
126.
谭邵高速公路的多处加筋挡土墙工程,实现了该项技术在湖南省高速公路建设中的首次应用。结合加筋挡土墙工程介绍了加筋挡土墙的结构特点、作用机理、施工过程及要求,提出了加筋挡土墙施工过程中的质量监控手段。 相似文献
127.
128.
为探索新型结构波形钢腹板组合T梁的受力性能,制作了下翼板布置直线型体内纵向预应力筋的缩尺试验梁,采用两点对称加载的方式开展了静载破坏性试验,对试验梁的截面正应变分布、荷载-位移曲线、开裂弯矩、剪应力分布、破坏形态、裂缝发展规律等进行测试。使用ABAQUS软件建立了试验梁的有限元模型,采用混凝土的损伤塑性模型和钢材的理想弹塑性本构对加载全过程进行非线性分析。基于钢-混组合梁的收缩、徐变理论和钢筋混凝土梁的抗弯承载力计算方法,对试验梁的开裂荷载和抗弯承载力进行理论计算。结果表明:只布置下翼板纵向预应力筋的波形钢腹板组合T梁的荷载-位移全过程曲线表现出较明显的弹性、弹塑性和塑性变形阶段,具有较大的抗弯刚度和良好的抗裂性和延性;抗弯承载力与开裂荷载的比值为1.79,具有较合理的承载受力特点;整个加载过程中,钢腹板与混凝土翼板变形协调,表现为典型的受弯破坏形态;剪应力在波形钢腹板组合T梁的腹板中分布均匀,可不设置弯起筋提供抗剪承载力;忽略波形钢腹板的轴向变形刚度和抗弯承载力,能准确计算开裂荷载和抗弯承载力;波形钢腹板组合T梁的力学机理明确,静力性能良好,具有工程应用前景。 相似文献
129.
高速公路雾天不同能见度条件下,驾驶员对道路线形走向的敏感性有所变化,驾驶员需要不断调整方向盘,以不同的车速行驶在线形不断变化的高速公路上.为了探寻在雾天不同能见度条件下,驾驶员以不同车速通过不同曲率道路时的驾驶行为安全特性,利用UC-win/Road建立道路驾驶模拟环境,采集驾驶员在单因素和正交多因素实验方案条件下的车辆运行轨迹数据,结合驾驶行为特点提出了新的评价指标(车辆横向偏移系数)对驾驶员的驾驶行为进行分析.结果表明,能见度、圆曲线半径和车速对车辆横向偏移均具有显著性影响;并且通过正交试验确定各因素对车辆横向偏移影响由强到弱依次为:能见度(F=531.643)>圆曲线半径(F=256.599)>车速(F=45.986). 相似文献
130.
为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响.进一步发挥支持向量机(SVM)的快速归类和K近邻算法(KNN)的高预测精度的优点,提出了基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.具体方法为:用SVM训练少量数据生成子数据库,随后采用KNN识别相似模式预测短时公交客流.通过采集深圳市南山区4条公交线路降雨条件下的客流数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性.结果表明,SVM-KNN算法的综合平均绝对误差(MAE)为8.437,综合均方误差(MSE)为10.725,综合平均相对误差(MAPE)为8.8%,综合均方相对误差(MSPE)为11.3%,比常用的RBF模型的MAE,MSE,MAPE及MSPE各类误差分别降低了3.646,3.631,4.6%,5.5%. 相似文献