基于实测动应力分析的车轴台架试验谱编制

通过长距离线路动应力测试,编制适用于车轴磁粉探伤周期优化研究的台架试验谱.首先,分析测试结果中车辆载重、线路工况、运行交路对车轴动应力的影响,并考虑车轮失圆的影响,确定不同影响因素的灵敏度;然后,进行应力谱极值推断,得到车轴外推应力谱;最后,得到台架试验谱,并开展台架疲劳试验.结果 表明:车轴最大应力截面上的最高频次应...     

自动化集装箱码头平面与工艺总体布局现状与发展趋势

自动化集装箱码头是未来港口发展的必然趋势，但仍存在初期建设投资高阻挡了部分小型企业发展自动化的进程、单一技术路线无法满足自动化集装箱码头个性化的“私人订制”服务需求、现存在营的传统集装箱码头自动化改造技术仍有待突破等问题。近年来，在建设交通强国、海洋强国的背景下，结合全球自动控制、人工智能、视觉计算、大数据等现代科技的应用，以港口工业化、智能化、绿色化和产业化转型为导向，在多样性平面总体布局、新型装卸设备升级两方面探讨自动化集装箱码头的发展现状与趋势，以适应国内外自动化码头快速建港的需求与高质量发展，为本领域工程建设提供借鉴。     

基于遗传算法的道路车辆自组织网络源路由机制

在当前基于交叉路口的城市车辆自组织网络(VANETs)路由协议中，道路上数据包传输大多采用基于地理位置的贪婪转发策略，当数据量较大时，个别节点负载较重，极易引起传输延迟增大乃至丢包的情况.本文提出了一种基于遗传算法的源路由机制，通过记录单体车辆的驾驶信息而非传统方法中的车流均值数据，来预测道路上车辆网络的连通情况，并借助遗传算法，首次基于道路连通性、节点负载和连接跳数这3 点综合考虑，计算得出道路上最佳的源路由节点序列.仿真实验结果表明，在传输率与延迟时间上，性能均优于传统的贪婪路由机制，尤其在车流量为250 veh· lane-1· h-1时，传输率提升约13%.该研究可为智能交通信息通讯提供可靠助力.     

基于群组行为的大学校园楼梯及通道行人运动特征分析

为探讨不同场景中行人群组运动的微观特征，并比较不同类型群组运动差异，本文通过大学校园内楼梯上及通道内的观测实验，获取行人运动的相关数据，研究了群组大小、社会关系、运动场景和性别对群组运动的影响. 结果表明：大学校园内行人成组比例低于商场周围行人成组比例；群组成员间的交流方式等因素会影响群组构型；由于群组成员越多相互协调就越困难，所以群组规模越大，其速度越小；此外，男性群组速度大于女性群组速度，情侣间频繁的交流也会对其速度产生负面影响；就差异性而言，2 人和3 人群组间的速度差异小于单人和2 人群组间的速度差异；单个行人不同性别间的速度差异大于2 人和3 人群组不同性别间的速度差异；楼梯上单人与群组的速度差异没有通道内明显.     

桥梁伸缩缝混凝土外掺剂使用及施工要点探讨

针对桥梁伸缩缝混凝土的特性,对各种外加剂的效果和掺入量进行研究。提出了在混凝土施工时应注意的几个问题。     

中低速磁浮列车悬浮控制系统可靠性分析及优化

针对中低速磁浮列车的悬浮控制系统建立了可靠性模型,分析了其故障率、平均故障间隔时间等可靠性指标及其故障形式,找出可靠性的薄弱点.针对薄弱点进行了相应的优化,进一步提升了系统的可靠性.评估分析了各项优化在救援故障、晚点故障以及一般故障等实际运营上的优化效果.     

基于超前钻探及优化集成算法的隧道围岩双层质量评价

为解决隧道超前钻探地质预报在解译过程中存在的主观判断性强、定量数据利用率低、评判标准不统一等问题，通过引入机器学习中的极限梯度提升集成算法模型（extreme gradient boosting，XGBoost），结合钻探数据开展隧道围岩完整程度与围岩级别的双层质量评价研究。一方面，采取数据降噪、等距分割、二级指标计算等数据预处理手段对11 233条原始钻探采样数据进行规律发掘和质量提升；另一方面，结合遗传算法（genetic algorithm，GA）与分类器链（classifier chains，CC）构建GA-CC-XGBoost模型，实现复杂机器学习模型的超参数组合自动寻优以及多标签分类的内在相关性考虑。最终所构建训练集的完整程度与围岩级别2项标签的分类准确率分别为95.91%、97.95%，综合分类准确率为93.88%。经过实际隧道工程应用表明，该模型预测结果满足现场超前钻探地质预报的解译需求。     

挖方边坡优化设计方法研究

以边坡可靠性分析、费用分析、风险分析为主线,详细阐述了挖方边坡优化设计的过程与方法,并提出较完整的挖方边坡设计方法,对边坡设计是一个很好的补充.     

论新时期新形式下的高速公路养护体制

提出了新时期新形式下 ,高速公路养护制度