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准确获取桩帽顶面的土压力是评价桩承式路堤土拱效应的关键,而如何量化分析桩帽顶面点式土压测试的均值代表性往往被忽视。建立了单桩加固范围的三维有限元模型,提出土压测试代表性系数λ,探讨平面布桩、传感置换率α、路堤填高He及刚度等对桩帽顶面土压测试代表性的影响。结果表明,桩承式路堤桩帽顶面土压力不均匀分布特征显著,导致点式土压测值的均值代表性较差。λ对He及α的变化较为敏感,α及He越小时,点式土压测值的均值代表性越差;He较大时,λ对路堤填土刚度的变化不敏感。改变布桩的平面几何数值时,λ仅与桩帽直径相关,而与桩间距无关。新型分布式光纤土压测试方法的提出,有助于提升桩帽顶面土压测试的准确性。研究成果可为土压测试代表性研究提供一定参考。 相似文献
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在我国公路收费政策不断改革的背景下,如何进一步减少公路收费站成为交通运输主管部门研究的重点问题.从如何减少收费站、缓解公路债务压力、构建公路建设融资平台出发,论证珠三角实行年票制的必要性. 相似文献
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针对当前路网通行速度预测方法存在的中长周期预测准确性和稳定性不足、自适应路网拓扑空间关系建模能力有待进一步提升等问题,以多尺度卷积算子及门控循环单元为核心单元,提出一种面向路网通行速度预测任务的多周期组件时空神经网络模型。首先,根据路网交通感知数据的周期特性,将其规约为周、日和近期这3种不同粒度的时间-空间-特征三维矩阵,并输入至3个共享网络结构的周期组件。其次,在每部分组件中,利用多尺度卷积核捕获多因素非线性相关性与不同空间视野大小的路网节点空间相关性。然后,对每个路网节点的时序特征使用门控循环单元提取交通数据长时依赖关系,引入残差学习框架,提高网络训练效率并防止梯度弥散。最后,自适应加权融合通过预测卷积层的每部分周期组件预测结果生成预测时段内路网交通通行速度。为验证所提方法的有效性,基于两个公开的交通状态数据集进行实验分析,并选取当前主流的深度神经网络模型作为对比基线模型。结果表明,所提方法在可接受的执行时间内,在两个数据集上平均绝对误差、平均平方误差和平均绝对百分比误差分别为 2.55、3.94 和 10.75%,1.57、3.52和3.44%,在预测准确性与中长时多步预测稳定性方面均优于其他基准方法。 相似文献
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