地下空间下穿建（构）筑物扰动机制与控制技术

为解决下穿运营线、建（构）筑物的工程安全风险控制问题，分析地下空间下穿工程的现状及面临的挑战，研究基于“动态平衡”的地下空间下穿机制，给出安全控制技术，并提出未来技术发展的方向建议。结论如下： 1）地下空间下穿是既有工程、地层、下穿工程扰动与平衡的动态过程； 2）扰动与控制过程分析是下穿机制研究的重点； 3）安全下穿以稳定性为目标，针对既有结构、地层介质、支护结构、动态管控等方面强化控制措施； 4）可从地质条件、覆跨比、周边环境及沉降控制要求等因素综合考虑下穿工程工法； 5）可通过加固及托换、地层改良固结、隔离和支护等技术，有效提高既有结构、地层及支护结构的安全控制能力。     

基于模态贡献量分析方法的地铁车辆结构降噪优化研究

地铁列车的运行过程中伴随着不同程度的车体板件振动,由此而引起的车体板件辐射噪声是地铁列车车内噪声的重要来源之一。应用模态贡献量分析方法,研究了车体板件的振动对车内场点声压级的影响特性,并通过修改局部板件等效厚度的方式改善车内声场。将地板等效厚度减少2 mm后,场点43 Hz、82 Hz频率处的线性声压级均降低了6 dB以上。通过模态贡献量分析找出对车内噪声贡献较大的模态,并结合其模态振型以及板件节点贡献量分析进行针对性结构优化,这种方法可以起到改善车内场点处声学响应的效果。     

树枝形专用线取送车问题哈密尔顿图模型及算法

合理安排铁路专用线取送车顺序,对提高调车机车作业效率、加速货车周转具 有重要的意义.在已知条件下,以机车在装卸点间走行时间为权,把树枝形专用线取（送） 车作业优化问题转换成哈密尔顿图最短路问题,并松弛为指派问题,采用匈牙利算法求 出指派问题的最优解,可得到最短回路路长的下界或最优解.若未得到最优解,再利用破 圈连接法求出满意的取（送）车顺序,此算法的复杂度为O(n2).同时对送兼调移、取兼调 移、取送结合、送调取结合作业形式进行了深入地讨论.最后举例说明了模型的构造及求 解过程.大量小规模案例表明,该算法的平均复杂度及性能是比较优越的.     

基于驾驶行为的驾驶愤怒表现量表研究

对456名驾驶人的调查数据进行了因子分析,得到一份有21个项目的驾驶愤怒表现量表（Cronbachα=0.861）,量表包括操作强度、操作频率、言语攻击、对车发泄、自我调节5个可靠的分量表,子量表的信度系数（Cronbachα）在0.667～0.894之间.除自我调节子量表外,其余各子量表彼此显著正相关.并通过比较月收入不同的驾驶人驾驶愤怒表现得分平均数对量表的结构效度进行了检验.研究结果表明,本量表具有较高的信度和效度,符合心理测量学标准.     

考虑几何非线性的长输管线地震响应分析

采用时程分析法对地震作用下长输管线的动力响应进行分析,并探讨了管线悬跨段长度、地震强度、几何非线性等因素对其地震响应的影响.结果表明,地震作用下,管线的位移和应力响应曲线随时间的变化趋势基本一致;较长管线的振动周期较长;当地震强度较大、管线较长时,管线考虑大变形和不考虑大变形的地震响应存在较大差异.     

北京地铁8号线盾构施工参数对古旧平房群沉降规律的影响分析

以北京地铁8号线二期某区间盾构工程为背景,通过对现场沉降监测结果进行分析,并将分析结果与盾构施工参数对比,研究盾构法施工中的盾构施工参数（包括掘削面稳定参数和注浆管理参数）对沉降规律的影响,总结盾构施工参数变化与沉降规律之间的关系。主要研究成果如下： 1）在盾构掘进过程中,需要从掘削面稳定和注浆质量管理2方面来实现对地面沉降风险的控制; 2）施工中实际掘土量超过设计掘土量较多的区段,地层损失率相对较大; 3）对于盾构长距离下穿古旧平房群工程,浆液总注入率在200%~350%有利于地表沉降的控制。     

轨道车辆新型车端专用吸能装置

为了提高轨道车辆的耐碰撞性,利用金属薄壁结构轴向切削和压缩过程吸收能量的原理,设计了一种新型车辆端部专用吸能装置;采用显式有限元软件LS-DYNA建立了吸能装置吸能过程的等效三维有限元模型,并对吸能过程进行数值模拟;分析了切削深度、刀具前角和切屑圆心角等参数对吸能装置吸能性能的影响.研究结果表明,新型吸能装置吸收的能量、界面力与切削深度、切屑圆心角成正比,与刀具前角成反比,受切削深度的影响较小;新型吸能装置的冲程效率可达100%,压缩力效率和总效率可达70%以上,高于现有吸能装置.      

不同饱和度下交叉口公交专用进口道运行效果研究

公交专用进口道的选择和设置会对进口道的社会车流运行产生重要影响.在阐述公交专用道在交叉口的设置形式和适用条件的基础上,基于实际交通调查数据,设 计了典型交叉口公交专用进口道仿真模型,选取了交叉口车辆排队长度、公交车延误、小汽车延误和人均延误作为评价指标,利用VISSIM软件仿真分析公交专用进口道运行效果与交叉口饱和度之...     

基于车牌照数据的城市快速路行程时间短时预测方法研究

为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果,以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象,分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法,对快速路的行程时间进行预测。研究结果表明,考虑交通特征的支持向量机模型会显著提高基于路段的行程时间预测效果,同时基于路径的非参数回归建模方法优于基于路段的组合建模方法,更适合城市快速路行程时间预测。