先简支后连续箱梁施工工艺探讨

以陕西吴子高速公路大庄里1号大桥为例,介绍箱梁在预制后,先简支后连续的施工过程,并从具体操作角度重点介绍该施工方法中的关键工序——临时支座的制作方法以及体系转换的工艺与技巧。     

刨削式吸能结构用45号钢高应变率高温力学行为与本构模型研究

为研究刨削式吸能结构用45号钢在不同应变率和不同温度下的力学行为,对该材料进行实验与本构模型研究。开展在不同应变率下(10-4 s-1～1 500 s-1)和不同温度下(300～600℃)的拉伸实验。研究结果表明:刨削式吸能结构用45号钢为应变率敏感型材料。随着应变率的提高,材料屈服强度和极限强度有着明显提高,而温度升高则会使材料软化降低材料强度。基于实验结果,建立Johnson-Cook(J-C)本构模型来描述材料流变应力与应变率和温度之间的关系,并对温度软化参数进行线性修正,对率敏感性参数进行了二元二次回归修正。误差分析表明修正后的J-C本构模型在预测不同应变率下材料的力学特性时有更高的精确度。     

高速列车车体前端吸能结构的碰撞仿真与试验

专用吸能装置的设计是高速动车组车辆安全防撞系统的核心。本文依据DIN EN15227中规定的C-I类车辆碰撞要求,开发研制了国产标准动车组端部专用吸能装置,并对其进行碰撞仿真分析和台车碰撞试验。仿真分析与撞击试验结果基本吻合,结果表明:该专用吸能装置的压缩变形稳定且有序可控,撞击平台力为2 000 kN左右,主吸能元件压缩变形率最小可达70%,可耗散冲击动能1.85 MJ,其吸能特性满足设计需求。     

PE橡胶粉改性沥青及其混合料路用性能研究

为提高橡胶粉改性沥青及混合料路用性能,选择聚乙烯(PE)对橡胶粉沥青进行改性。通过25℃针入度、弹性恢复、10℃延度、软化点和旋转粘度等指标,评价PE橡胶粉改性沥青性能;通过车辙试验、冻融劈裂强度试验、低温小梁弯曲试验以及三点弯曲疲劳试验,评价PE橡胶粉改性沥青混合料路用性能。     

新型轨下胶垫阻力测试

钢轨伸缩调节器采用小阻力扣件可以减小阻力,保证列车高速运行时的舒适性。设计中小阻力扣件选用新型轨下胶垫,通过测试扣件阻力值,并与普通的WJ-7轨下胶垫进行比较,得出新型轨下橡胶垫在减小阻力方面具有良好的效果。通过试验测试轨距块、橡胶垫分别对减小扣件阻力的贡献,得出新型橡胶垫板在减小扣件阻力中所占的比重,为此种新型橡胶垫的推广使用提供一定的理论依据。     

空隙率对沥青混合料性能影响

基于室内试验并以AC13为例,对空隙率与沥青饱和度和吸水率、沥青混合料力学性能(模量、劈裂强度,抗剪强度)、冻融劈裂强度(比)及疲劳寿命间关系展开研究.研究结果表明:空隙率影响沥青混合料性能,其间存在很好的相关性;随着沥青混合料的空隙率增大,沥青饱和度降低,吸水率增大;空隙率增大,沥青混合料力学性能(模量、劈裂强度、抗剪强度)降低;空隙率增大,沥青混合料冻融劈裂强度降低,冻融劈裂强度比减小,沥青混合料抗水损坏性能降低;随着空隙率增大,沥青混合料剪切疲劳寿命减少.     

汽车-动力两轮车碰撞前驾驶员风险感知研究

人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。     

沥青混合料路面离析原因研究

基于沥青混合料均匀性指标,结合现场资料,对沥青混合料路面在施工过程中产生离析的部分原因,如：集料堆放、摊铺机选择、混合料运输等展开定量的研究。研究结果表明：集料堆放的不当、摊铺机选择的不当以及混合料的运输过程等都会对沥青混合料路面均匀性产生影响,造成路面的离析。对此,提出了相应的预防对策,即集料堆放在平整、坚硬的场地上,避免相互混杂和雨水的流入;应先择半幅摊铺机;尽可能减少沥青混合料的运输距离。     

粗细集料对沥青混合料均匀性影响研究

为了研究粗细集料对沥青混合料均匀性的影响,基于沥青混合料均匀性指标,以AC-16为例,分别研究4.75 mm档集料和2.36 mm档集料对沥青混合料均匀性的影响.研究结果显示:无论是从沥青混合料均匀性指标,还是相应的沥青混合料力学性能的变异性角度来看,粗细集料都影响沥青混合料均匀性,而且集料中4.75 mm这档集料比2.36 mm这档集料对沥青混合料均匀性的影响要显著.