沥青混合料疲劳性能影响因素的灰关联分析

荷载条件，环境条件以及沥青混合料本身性质都会影响沥青混合料的疲劳性能，研究了荷载间歇时间、加载频率，试验温度，空隙率，沥青针入度，沥青用量六因素对沥青混合料疲劳性能的影响程度。首先将影响因素适当组合，在MTS材料试验系统上进行了不同条件下的应力控制的疲劳试验；然后灰关联的分析方法，分析了各影响因素与沥青混合料疲劳寿命的关联程度；最后，讨论了各因素是如何影响沥青混合料的疲劳性能的，研究表明，各因素对沥青混料疲劳性能影响程度大小顺序为：荷载间歇时间→试验温度→沥青针入度→加载频率→混合料空隙率→沥青用量。     

基于VISSIM仿真的信号交叉口优化方法研究

传统信号交叉口配时往往只考虑车辆延误指标,存在一些不足。故此,建立了考虑延误和停车次数的信号配时优化模型,提出应用VISSIM仿真软件与信号配时相结合的信号交叉口优化方法,并将该优化方法应用于交叉口优化实例中,仿真评价结果表明：采用该方法优化交叉口效果显著,平均排队长度、平均延误指标下降明显,能够很好地从时间和空间两方面改善交叉口的性能。     

钻孔灌注桩施工工艺及质量控制研究

由于钻孔灌注桩是在地下而且在水中成孔、灌注水泥混凝土,加之成孔方法各异、地质条件的各种变化、混凝土灌注时间的长短、施工技术人员水平及经验的高低等因素,钻孔灌注桩极易出现各种缺陷。鉴于此,主要论述了钻孔灌注桩的施工工艺、质量控制以及施工过程中一些质量通病的处理措施。     

基于Visual C++6.0的洪水预报系统的设计

为了及时准确地预报水库入库洪水,根据洪门水库流域的水文特性,利用三水源新安江模型在Visual C++6.0的环境下对洪门水库洪水预报系统进行了研究设计.本文介绍了系统的总体方案,分析了系统的基本结构和主要功能.     

磁浮开关磁阻电机悬浮力的变结构控制

以磁浮开关磁阻电机轴向力为对象,研究了其转子稳定悬浮的控制.根据电磁场理论,建立了轴向悬浮力数学模型,针对悬浮力控制的非线性特点,采用基于离散时间趋近率的变结构控制方案,完成了电流、位移双环控制的轴向悬浮力控制器,实现了轴向悬浮力的稳定控制,分析了实现稳定跟踪的滑动模态的存在条件,并进行了仿真分析,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

沥青混合料抗车辙性能试验方法

车辙是沥青路面的主要病害,良好的试验方法可以有效地预防和减轻车辙。本文总结了已有的沥青混合料抗车辙性能试验方法,并分析了它们的优缺点,最后提出了局部加栽试验法,具有很好的应用前景。     

某实船轴系负荷校中分析

依据中国船级社规范以及轴系安装工艺的要求,某实例船轴系校中采用轴承合理负荷方法。本文简要阐述了负荷校中过程,根据轴系计算书,对轴系进行安装调整,用计算的GAP和SAG值进行预对中,再用液压千斤顶进行顶举试验来检验轴承的实际负荷,以核实轴承反力符合要求。     

世界集装箱海运网络社团结构研究

从复杂网络的角度,探讨世界集装箱海运网络的结构特性,并提出了海运区块划分的新视角. 根据最新数据,验证海运网络的小世界和无标度特征. 基于模块度理论及分辨率理念,将网络进一步细分形成特征各异的三大海运区域和八大区块. 研究结论为：世界集装箱海运网络度分布符合幂为-8.96 的幂律分布;海运网络分布受海峡、运河等自然地理空间限制,具有显著的地理特征;各海运区块活跃程度不一,可以用航线密度为基础的加权平均度变化衡量;海运区块同样具有小世界和无标度特性,且不受网络规模影响;区域枢纽港的聚类系数普遍趋近0.2,为识别大型中转枢纽港提供依据.     

基于节点-场所模型的高铁站区域可持续发展评价——以京沪高铁沿线车站为例

基于节点-场所模型构建高铁站周边区域发展潜力评价模型,主要对两个维度进行评价.节点价值维度反映车站区域的可达性;场所价值维度反映高铁站周边区域的开发进度与发展情况.同时加入表征高铁车站与其周边区域联系程度的指标,并对京沪高铁沿线高铁站周边区域进行实证分析.结果表明:城市内部交通联系便捷度、企业集聚程度与所在城市经济基础...     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求,提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度,构筑双层驾驶人跟驰模型框架,提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先,提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据,采用高斯混合和概率密度函数(GaussianMixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型,即驾驶人期望跟车距离模型。然后,将期望跟车距离参数引入模型,基于高斯混合-隐马尔可夫方法(GaussianMixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性,建立第2层模型预测加速度,即个性化驾驶人跟驰模型。其次,研究不同高斯分量个数对模型效果的影响,对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后,8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性;在最优高斯分量数量下,8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2,在测试集上为0.123 m·s-2;随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算,结果显示,加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2,预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层模型及通用模型30%以上,与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。