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沥青路面压实度的控制 总被引:3,自引:2,他引:3
压实度是影响沥青路面使用性能和使用寿命的重要指标,分析了提高路面压实度的必要性和采用合理的碾压工艺提高路面压实度的可行性. 相似文献
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通过击实试验,获得了不同石灰掺量石灰黄土的最大干密度和最佳含水量。通过对不同压实度、石灰掺量和龄期的压实石灰黄土进行压缩试验,得到了各参数对压缩变形的影响规律及施工中选择依据。绘制出不同压实度石灰黄土的归一化压缩曲线,从而可方便地计算不同压实度石灰黄土路基的沉降。发现侧限割线模量和压力成正比,表明侧限压缩割线模量分析法适用于压实石灰黄土。给出了计算压实石灰黄土路基沉降的3种方法。 相似文献
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阐述无分电器点火系统的分类与基本原理,以奥迪A6为例介绍大众轿车无分电器点火系统的构成、故障诊断与检修方法。 相似文献
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拉索是斜拉桥的主要受力构件,在车辆、风等交变荷载作用下易发生多级变幅疲劳损伤,而经典可靠度方法预测多级变幅时变疲劳可靠度难度大且计算效率低。针对这一问题,提出一种高效的多级变幅斜拉索时变疲劳可靠度预测方法。基于Miner累积损伤理论,建立同时考虑荷载和材料随机性的变幅疲劳损伤概率演化模型;构建应力幅出现频率指标,解决多级变幅疲劳损伤演化过程中偏微分方程难以确定问题,通过概率密度演化方法精确计算多级变幅时变疲劳可靠度,并采用五级变幅材料试验数据和某桥梁斜拉索的模拟数据验证所提方法的可行性。结果表明:所提方法的计算效率远高于蒙特卡洛方法;在小概率失效时,其计算精度高于蒙特卡洛方法。 相似文献
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传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明:该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作... 相似文献
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研究装备制造业产业集群集中度测定,在分析比较了产业集群集中度测定的几种方法的基础上,以辽宁装备制造业为例,对区位商法测定产业集群集中度作了实证研究,结果显示辽宁装备制造业集群集中度较高,最后对区位商法应用的局限作了初步的探讨. 相似文献