郑万高铁大型机械化施工隧道位移控制基准研究

依托郑万高铁湖北段大断面隧道洞群,针对其开挖断面面积大、软弱围岩占比高、采用大型机械化大断面法施工的特点,开展初期支护位移现场监控量测,对监控量测数据进行分类统计、包络回归分析,得到Ⅳ、Ⅴ级围岩深、浅埋不同大断面法（全断面法、微台阶法）开挖下初期支护位移沿隧道纵向的函数表达式及各工况下分段位移占极限位移的比值。最后结合 Q/CR 9218-2015《铁路隧道监控量测技术规程》中初期支护极限位移值,给出郑万高铁大型机械化施工隧道各工况下初期支护位移控制基准建议值。结果表明： 郑万高铁隧道Ⅳ、Ⅴ级围岩采用深、浅埋不同大断面法开挖时,按距掌子面距离的分阶段位移控制基准相差较大,现行Q/CR 9218-2015《铁路隧道监控量测技术规程》中统一规定不合理;围岩级别、埋深及开挖方法相同时,拱顶沉降和洞周水平收敛规律基本一致。     

物流配送点选址模型及其算法研究

首先介绍以最低送货运输费用为目标 ,借助最小二乘法推导出单物流配送点的选址模型及其迭代算法 ;在此基础上重点分析了已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题 ,提出用二进制数的矩阵来描述物流服务分配方案 ,推导出其选址的数学模型 ,并给出交替选址迭代算法 ;最后讨论了如何把在未知配送点数目条件下的选址问题转化为已知配送点数目条件下的选址问题来求解     

洞庭湖大桥拉索风雨振控制新技术

随着大跨径斜拉桥的不断建设，斜拉索的减振特别是风雨振的控制已成为该类桥梁急需解决的关键问题之一。岳阳洞庭湖大桥建成通车后已发生多次强烈风雨振，在对应用磁流变智能阻尼减振技术控制风雨振研究的基础上，全面评估了该技术控制拉索振动的实际效果，证明该阻尼器是拉索风雨振控制的有效手段。岳阳洞庭湖大桥全桥安装磁流变阴尼器后，加速度响应降低为原加速度的1/20-1/30。     

路上停车对道路通行能力的影响分析

详细分析了路上停车对道路通行能力的影响，并提出了解决这一问题的措施和对策。     

低强度桩复合地基处理桥头跳车现场试验研究

介绍了浙江台州浃里陈大桥成功地采用低强度混凝土桩复合地基处理桥头跳车问题，同时通过现场载荷试验、桩顶和桩间土的土压力测试以及沉降观测，较全面地研究了低强度桩复合地基承载力和桩土受力特性以及沉降变化规律，得到了一些可供理论研究和工程实践借鉴的有益结论。     

BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用

分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。     

水泥浆液黏度对全风化花岗岩注浆加固效果的影响

水泥浆液是隧道与地下工程水害治理与地层加固的常用注浆材料。针对利用水灰比调节水泥浆液黏度的传统方法在注浆治理工程中存在的局限性,通过掺加2种外加剂实现了水灰比为1：1的水泥浆液的黏度和流动度在一定范围内动态可调。选取典型工程中遭遇的全风化花岗岩为被注介质,开展了注浆模拟试验,研究了不同黏度浆液在全风化花岗岩中的扩散规律,分析了浆液黏度对注浆加固效果的影响机制。研究结果表明：水泥浆液在被注介质中整体呈现劈裂扩散模式,随着浆液黏度的增大,主劈裂浆脉扩展形态由"三叉形"逐渐向"折线形"转变,主浆脉宽度变厚,被注介质的单轴抗压强度和抗剪强度不断提高;在水泥浆液黏度为24.6 s时,加固土体的单轴抗压强度提高了87%,内聚力和内摩擦角分别提升了220%和46.6%,内摩擦角与抗剪强度随浆液黏度的变化趋势基本一致,可见内摩擦角的提升可作为影响被注介质抗剪性能的关键指标;临近18.8 s的浆液黏度是浆脉扩展形态转变和被注介质强度增长速率变化的敏感黏度。研究成果可为全风化花岗岩及类似地层注浆治理工程中的注浆材料选型、黏度调控及加固效果评价提供技术参考。     

高桩码头桩基动力损伤识别方法

结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。     

A bintree energy approach for colour image segmentation using adaptive channel selection

A new hierarchical approach called bintree energy segmentation was presented for color image segmentation. The image features are extracted by adaptive clustering on multi-channel data at each level and used as the criteria to dynamically select the best chromatic channel, where the segmentation is carried out. In this approach, an extended direct energy computation method based on the Chan-Vese model was proposed to segment the selected channel, and the segmentation outputs are then fused with other channels into new images, from which a new channel with better features is selected for the second round segmentation. This procedure is repeated until the preset condition is met. Finally, a binary segmentation tree is formed, in which each leaf represents a class of objects with a distinctive color. To facilitate the data organization, image background is employed in segmentation and channels fusion. The bintree energy segmentation exploits color information involved in all channels data and tries to optimize the global segmentation result by choosing the ＂best＂ channel for segmentation at each level. The experiments show that the method is effective in speed, accuracy and flexibility.     

移动机器人在曲面上的建模与分析

对移动在曲面上的机器人的动态模型进行了研究.在曲面上建立了移动机器人动态模型,通过流形上的李群理论对模型进行分析,指出曲面上移动机器人是可控的,并且在曲面上存在时间最优轨道.利用庞特里亚金最大值原理,得到移动机器人模型的结构方程,并通过结构方程来分析曲面上移动机器人的时间最优轨道,指出时间最优轨道的控制变量完全由结构方程和曲面的高斯曲率决定,并且在高斯曲率小于零的曲面上,机器人的时间最优轨道由3种基本轨道的有限组合而成,给出了这3种基本轨道以单位速度向前(后)移动时角速度变化的具体分布情况.