UHPFRC加固钢筋混凝土梁受弯抗裂性能研究

传统的钢筋混凝土结构在车辆荷载、恶劣环境下可能发生早期开裂破坏。为研究超高性能纤维钢筋混凝土(UHPFRC)对现有混凝土结构的修复潜力。文中提出在钢筋混凝土结构受拉区的2种加固方案,分别为UHPFRC加固构造(UR结构)和UHPFRC+内嵌纵向钢筋加固构造(URR结构),同时与未加固的混凝土梁(RC)和模型梁试验结果进行对比分析;并进一步研究UHPFRC厚度与UHPFRC层配筋率等参数对极限承载力、刚度及开裂荷载的影响。结果表明,随着UHPFRC层厚度的增加,复合结构的抗裂强度和刚度显著提升1～2倍,但抗弯承载力改善不明显。当钢筋嵌入UHPFRC层时,抗裂强度和极限承载力均得到显著提升,延迟了结构的开裂。     

基于改进密封性能的悬索桥索夹分析与优化设计

为改进悬索桥主缆索夹密封性能,以江苏省龙潭长江公路大桥为背景进行研究.采用ANSYS软件建立考虑主缆非线性横截面力学特性的索夹与主缆紧固作用分析有限元模型,研究索夹螺杆偏心距、索夹横截面尺寸对索夹体应力和主缆压缩变形的影响规律;并对索夹螺杆偏心距、嵌合构造及端口密封进行优化设计.结果 表明:索夹体以承受面内弯拉应力为主...     

混凝土箱梁腹板竖向预应力分析

对混凝土箱梁腹板竖向预应力进行研究。以不出现主拉应力和最佳应力比为界限,确定合理竖向预应力值的范围,并给出竖向预应力设计步骤。分析了腹板开裂与否竖向预应力与纵向下弯预应力2种布束方式的优劣。竖向预应力筋合理布置间距建议值为30~50 cm。     

短时交通流预测方法比较

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。通过实地调查获取的交通流量数据,分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法3种交通流预测方法进行短时交通流量预测,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行评价,得出AR模型方法的预测效果优于其他2种方法。     

水面无人艇智能化技术的发展现状和趋势

随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注。论文对国外水面无人艇的发展现状进行调研,分析智能化技术对无人艇发展的影响。阐述水面无人艇智能化的关键技术,包括智能环境感知、智能目标分析、智能路径规划、智能编队控制等,并对智能化水面无人艇的作战应用进行展望。     

基于时间插值法的交通事故车速鉴定方法研究

针对现有时间插值法在车速鉴定中假设目标车辆匀速行驶而未考虑到目标车辆在相邻两帧视频图像之间存在加速度的问题,提出一种考虑目标车辆在相邻两帧图像之间存在加速度的时间插值法。首先选取目标车辆的同侧前、后车轮中心作为目标车辆特征点,在视频中画一条虚拟参照线设定为虚拟参照物,利用图像增强、去噪等技术提高图像质量;再利用Kinovea软件快速获取目标车辆特征点及虚拟参照线的图像坐标;最后利用考虑目标车辆在相邻两帧图像之间存在加速度的时间插值法对事故车辆行驶速度进行鉴定。实例验证结果表明,该方法的车速鉴定误差比传统时间插值法的车速鉴定误差小1.47%。     

平原区四车道无中间分隔带公路事故预测模型研究

针对平原区四车道无中间分隔带公路,借用事故预测模型技术研究其安全特征和规律.基于该类公路安全的定性和定量分析,确定了普通路段、村庄路段、交叉口路段的分段方案,并加强了对货车等车型构成的考虑.建模结果中,交通量、自然交通量中货车比例、第一层路侧危险度、竖曲线弯曲度、横坡度、路面宽度对普通路段,交通量、折算交通量中货车比例、第一层路侧危险度对交叉口路段,交通量、加权的横坡度、路基宽度等对村庄路段的事故有显著影响.最后进行了实例分析.     

2006年一季度MPV市场分析及二季度预测

一、政策对车市影响深远 2006年一季度我国乘用车销售量达86．5万辆，同比增长67％，同期SUV销量达6．4万辆，同比增长73．8％；MPV销售达4．13万辆，同比增长75．5％，见表1，从三大车种看，MPV是乘用车中增长最快的。     

大跨连续刚构桥箱梁抗震分析与减震措施研究

高烈度地震区大跨连续刚构桥箱梁在地震作用下会发生弯曲变形,产生较大弯矩和剪力,对箱梁抗裂及承载能力产生不利影响。为减小连续刚构桥箱梁在地震作用下的内力,以(90+190+228+123+60)m刚构+连续梁协作体系桥为例,采用有限元软件Midas Civil建模,对主墩墩型和支座类型的影响进行抗震分析并提出减震措施。研究结果表明:①主墩采用双薄壁墩比独柱式空心薄壁墩对箱梁抗震有利;②在辅助墩、交界墩或桥台处设置高阻尼隔震橡胶支座,可以减小箱梁和主墩受力;③在主桥梁端纵桥向设置粘滞阻尼器可以显著降低箱梁和主墩的弯矩;④组合使用高阻尼隔震橡胶支座+粘滞阻尼器减震措施,可以在不中断交通的情况下显著提升连续刚构桥的抗震性能。     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。