基于有限元分析的透水沥青路面结构优化方案

为深入分析降雨条件下透水沥青路面排水层内部渗流状况,更充分地发挥透水材料的渗透性能优势,对透水沥青路面的结构进行了优化。采用有限元软件SEEP/W,基于非饱和渗流理论分析了排水层在降雨过程中的内部渗流状况,针对影响排水层排水效率的结构性因素,提出了透水沥青路面的结构优化方案,并对该方案进行瞬态模拟。模拟结果表明,与常规方案相比,所提出的优化方案均在不增加排水层材料用量的情况下,大幅度提高了路面排水能力。其中,2%横坡路段,不等厚上面层模型和增设排水沟模型相较常规模型,在对降雨强度的适应能力方面分别提高了38.2%和158.8%;8%横坡路段,不等厚上面层模型和不等厚-增沟模型相较常规模型,在对降雨强度的适应能力方面分别提高了130.8%和234.6%。研究表明,对透水沥青路面结构进行的优化有效提高了其排水性能,增强了透水路面排水层对降雨的应对能力。     

胶州湾海底隧道注浆效果评价与影响因素分析

青岛胶州湾海底隧道地质构造复杂、埋深浅、穿越大量的断层和不良地质段,施工风险大,超前预注浆是确保隧道安全施工的重要保证措施。本文通过对胶州湾海底隧道F4-4断层钻孔注浆效果评价以及影响因素的分析,提出施工中需要关注的环节及改进的措施,确保每一个注浆段都满足止水加固要求,为胶州湾海底隧道的快速掘进、安全施工提供保证,也为其他类似工程施工起到借鉴和指导作用。     

高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程. 方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理. 在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.     

港珠澳大桥青州航道桥工程特点及关键技术

港珠澳大桥青州航道桥为双塔双索面钢箱梁斜拉桥,该桥设计采用了多项新材料、新技术、新工艺,对其工程特点及关键技术进行总结.该桥充分利用相邻非通航孔桥相同结构类型的钢箱梁进行配重,外边跨不设置斜拉索,因地制宜,综合优势明显;结构支承体系采用三向支承体系,保证全桥结构性能最优;桥塔采用“中国结”造型的钢剪刀撑,与混凝土塔柱采用“承压-传剪”复合传力模式的连接箱连接,性能安全可靠;基础采用变直径钢管复合桩,钢管与钢筋混凝土组成组合截面共同受力,经济合理;桥墩墩身采用节段预制、现场安装的方案,节段连接采用φ75 mm的预应力粗钢筋;钢箱梁采用优化的扁平流线型断面和正交异性钢桥面板,抗疲劳性能优越;斜拉索采用抗拉强度为1 860 MPa的平行钢丝索.     

交通荷载作用下公路路基动力响应研究

针对双向四车道高速公路路基路面结构形式,建立有限元模型,施加三维一致粘弹性人工边界,并基于车辆动力分析理论,对模型施加交通荷载,从而获得了路基的动力响应参数。计算结果表明:标准轴载作用下,路基内3 m深度处,竖向动应力衰减率达80 %以上,路基内竖向动应力的影响深度为3 m左右;路基顶面的竖向动应力随着距车轮外缘距离的增大迅速降低,2 m范围内衰减约90 %,竖向动位移衰减约60 %,交通荷载对路基的影响宽度为6 m左右。     

前照灯自适应系统(AFS)试验方法研究

介绍了前照灯自适应系统(Adaptive Front-Lighting Systems,以下简称AFS)的发展现状,研究了AFS的法规ECE R123/01《关于机动车自适应前照灯系统(AFS)认证的统一规定》中不同AFS照明模式(C、V、E、W)的配光要求和试验方法。     

大跨径刚构桥梁跨中下挠问题研究

大跨径刚构桥梁在实际运营中跨中会出现不同程度的下挠,对产生下挠的各种影响因素进行分析,显示混凝土的收缩徐变、设计及构造缺陷、施工及监控缺陷、混凝土裂缝均对刚构桥跨中下挠影响较大.以某跨径为(95+160+95)m连续刚构桥梁设计、施工为例,介绍跨中下挠的控制措施.实桥实施结果表明,通过合理的设计与施工,大跨径刚构桥梁的跨中下挠问题能得到一定抑制,但不能完全避免.     

铁路运输与社会经济适应性分析

铁路运输作为我国交通系统的重要组成部分,对我国经济的发展具有重要的促进作用。在经济发展的不同阶段,对铁路运输的需求也不同。铁路运输的规模和速度要能够满足经济发展的需要,而且铁路运输系统的管理、结构等方面的发展水平也要与经济发展水平相适应。     

飞行冲突解脱与恢复几何模型及管制策略

已知两航空器的三维位置、速度及本机预计到达目标点时间,得出了满足几何最优和机动次数最少、解决飞行冲突并同时保证预计到达目标时间不变条件的多种冲突解脱与恢复模型.仿真计算验证了所得模型的有效性.该模型适用于机载设备及空中交通管制自动化系统.在此模型上经大量仿真,综合出了切保护区边界这极限情况并适合空中交通管制员调配的冲突解脱与恢复管制策略表.空中交通管制员只需考虑一定的安全裕量,这些策略即可应用于在实际管制中.     

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%.