云南省道路货物运输业发展现状、问题及对策

根据“云南省站场规划”项目调查资料为基础,分析云南道路货物运输发展现状,重点讨论道路货物运输发展中存在的问题,提出以道路运输组织结构调整为主的对策,对推进道路运输业的改革具有一定的参考作用.     

机场航空业务发展对区域对外开放的影响研究——以广州白云机场为例

大型机场的建设与发展能够带动其他产业生产和交换的国际化,加快区域对外开放进程.为定量分析机场航空业务对区域对外开放产生的影响,首先构建区域对外开放评价指标体系,采用熵值法计算指标权重,通过加权求和测算区域对外开放的综合指数.以诸多影响因素作为解释变量,采用主成分-回归分析方法建立主成分多元对数回归分析模型.以广州白云国际机场和广州市做实证分析,结果表明白云机场旅客吞吐量和货运吞吐量各增加1％,广州市对外开放指数分别增加0.34％ 和0.42％,机场发展对区域对外开放具有积极正向影响,为机场的规划扩建与发展提供参考依据.     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律,从空间视角探究停车需求与建成环境之间的关系.通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求,以土地利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境,分别构建建成环境对停车需求影响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型...     

基于列车车次的动车组运用优化模型与算法

动车组运用计划的编制通常需要综合考虑运输安全、效率及成本等多方面因素,其编制质量及编制效率对高速铁路运营有重要影响.为了快速获得高质量动车组运用计划,以降低综合运营成本和总空驶里程等为优化目标,建立了基于列车车次的可改编动车组运用优化混合整数线性规划模型,并设计了一个迭代逼近算法框架.该算法框架将整个问题分解为主问题和...     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于"基础设施即服务"的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度.在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资...     

轨道客车转向架V型弹簧力学性能试验设计及应用

针对轨道客车转向架V型弹簧力学性能试验及工装轻量化,简要分析锥型弹簧和V型弹簧2种车辆一系悬挂结构,提出一种工装轻量化设计方法,设计一种轻量化试验工装进行静态和模态分析,并对V型弹簧进行了刚度、蠕变和疲劳试验,结果表明:轻量化工装减重182 kg,强度和刚度满足试验要求、达到提高效率、降低劳动强度和风险的目的,同时解决...     

非等桩径荤素桩组合咬合桩受力计算模型研究

针对咬合桩等效成地下连续墙的理论计算模型中的不足,本研究考虑钻孔咬合桩中荤素桩之间桩径相对大小的影响及素混凝土桩的刚度折减效应,推导出修正后的等效刚度的咬合桩受力与形变理论计算模型.依托深圳市城市轨道交通12号线太子湾站主体围护结构咬合桩工程,采用Midas/GTS NX有限元软件建立了数值模拟,分析了基坑开挖全过程围...     

基于TEM的玉磨铁路隧道渗漏水状态预测方法研究

瞬变电磁探测结论因高度依赖作业人员的工作经验而具有较高的主观性和偏差性.为了提高瞬变电磁探测结论的准确性与客观性,以在股状地下水的冲刷下极易发生涌突事故的玉磨铁路新平隧道为研究对象,在大量瞬变电磁超前探水试验的基础上,确定视电阻率区间与地下水渗漏水状态的对应关系,同时基于Voxler软件建立80 m×40 m×40 m(长×宽×高)含水体模型,提出了基于瞬变电磁技术的隧道施工渗漏水状态预测方法,实现了对隧道施工渗漏水状态的定量预测,通过实例验证,与现场开挖揭示基本相符,能满足现场安全生产的需要.     

橡胶粉对混凝土抗冻耐久性的影响

通过室内试验,采用冲击弹性波技术测量混凝土的动弹模,研究了橡胶粉及掺量对混凝土抗冻耐久性的影响.结果表明:与普通混凝土相比,冻融次数较少时,适量掺加橡胶粉,混凝土的质量增加、动弹模降低、相对动弹模增加、抗压强度有所降低,橡胶粉掺量对抗冻性能影响不大;但冻融次数较大时,适量掺加橡胶粉,混凝土的质量损失率减小,动弹模、相对动弹模及抗压强度增加,抗冻性能增强,最佳橡胶粉掺量为15～20 kg/m3.通过扫描电镜试验分析,揭示了掺加橡胶粉提高混凝土抗冻耐久性的微观机理.研究成果可为混凝土抗冻耐久性设计提供理论依据和参考.     

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%.