大深度浮力驱动式水下运载器的浮潜运动研究

基于模型试验,对大深度浮力驱动式水下运载器的上浮运动进行研究与分析,基于数值仿真,提出大深度浮力驱动式水下运载器浮潜运动的快速预报方法,并将预报结果与模型试验结果进行对比,证明快速预报方法的准确性。使用快速预报方法,针对水下运载器比重变化、流体密度变化、水下运载器初速度以及水流扰动4种因素对浮潜运动的影响进行研究.此外,对水下运载器作六自由度运动时所受的水动力进行计算,为后续的六自由度运动预报和研究提供基础。     

CDM法加固高桩码头软土岸坡的有限元分析

天津港曾多次发生岸坡变形导致高桩码头构件损伤的工程案例,现有的工程实践表明,CDM基础是加固高桩码头岸坡的有效方法。文章基于ABAQUS建立高桩码头的岸坡-CDM-结构三维有限元模型,分析采用CDM加固岸坡的效果。通过对比加固前后的岸坡土体位移、桩基变形和桩基内力,验证CDM方法加固高桩码头岸坡的有效性。为提高CDM加固高桩码头岸坡的实际应用,对不同CDM加固深度下的加固效果进行研究,结果表明,随CDM加固深度的增加,高桩码头桩帽-横梁处的剪力和弯矩、桩身最大拉应力均先减小后增大,存在最优加固深度。     

桥墩主动防船撞系统的研究

为确保桥梁水域桥墩安全与船舶通航安全,通过对长江水域船舶通航环境与水域安全现状以及船撞桥事故统计分析,提出开展桥墩主动防船撞系统研究的必要性。利用船舶操纵理论与船间水动力干扰相关理论,建立了船间临界失控水动力干扰模型,并据此建立了桥墩主动防船撞系统,将桥墩由被动结构防船撞转变为非结构主动防船撞,并在此基础上开发出了桥墩主动防船撞系统原型。创新之处在于,首次利用船舶操纵理论与船间水动力干扰相关理论,建立了船间临界失控水动力干扰模型,首次将桥墩的被动防撞转变为桥墩主动防撞,并开发出桥墩主动防船撞系统原型。     

塑料排水板打设深度的质量控制

为加快饱和软土地基处理中的排水固结,在中苏浙皖高速公路浙江段一期工程的实践中,全部采用了带刻度的可测深式塑料排水板,并提出了提高其可测率的一系列措施,有效地控制了塑料排水板的打设深度及其质量。     

特别报道

地震无情人有情满载爱心送灾区——运输企业全力支援青海玉树抗震救灾工作 2010年4月14日7时49分许,青海省玉树藏族自治州玉树县（北纬33．1°,东经96．7°）发生7．1级地震．震源深度33千米。根据青海省抗震救灾指挥部通报,截至4月25日下午17时．玉树地震已造成2220人遇难．失踪70人。     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...     

国外混凝土结构耐久性监测传感器在国内工程中的适用性*

采用动电位极化和线性极化技术研究了国内普通钢筋、阳极梯监测传感器所用普通钢筋和ECI-2传感器所用普通钢筋的点蚀临界浓度和点蚀后的腐蚀速率。研究结果表明：ECI-2传感器所用普通钢筋的点蚀临界氯离子浓度与国内普通钢筋相似,点蚀速率略小于国内普通钢筋;阳极梯传感器所用的普通钢筋的点蚀临界氯离子浓度要高于国内普通钢筋,点蚀速率要明显低于国内普通钢筋。因此,在用这两种传感器进行国内工程耐久性监测时应对监测结果进行修正。     

基于不同火源位置的分岔隧道临界风速数值研究

分岔隧道越来越多地出现在城市地下互通中,但当前对分岔隧道的研究却很少.因此,探究分岔隧道火灾的规律为工程实践提供一定的参考就显得格外重要.基于FDS(Fire Dynamic Simulator)研究了火源位置与分岔角度对临界风速的影响,结果表明:当火源在分岔点之后时,分岔隧道临界风速与单管直线隧道的临界风速相比差距不...     

基于Kubernetes的铁路客运营销深度学习平台的设计与实现

为解决铁路客运营销深度学习平台Tensorflow框架存在的环境配置复杂,资源利用率低、模型设计周期长等问题,提出了基于Kubernetes容器的PaaS平台构建TensorFlow容器的统一资源调度管理及API访问控制服务架构.经平台实践证明,该架构为客运营销提供了可靠、稳定的分析环境,降低了模型的训练难度,提高了模...