含碎石化层的沥青加铺路面结构分析

利用ABAQUS有限元软件建立了含碎石化层的沥青加铺路面结构模型,研究土基、旧路基层与碎石化层模量以及碎石化层和加铺层厚度对含碎石化层沥青加铺层路面结构的力学响应的影响,确定碎石化模量的控制范围.结果表明,荷载作用中心点及附近一定区域,沥青加铺层层底受拉;沥青加铺层层底拉应力对土基模量、旧路基层模量、碎石化层厚度不敏感,但当碎石化层模量较小(接近300MPa)或加铺层厚(大于20cm)时层底拉应力均较大,在重载作用下更大.因此碎石化道路必须验算沥青层层底拉应力指标.为使沥青层层底拉应力峰值不至于过大甚至超过容许拉应力,使得受拉区域控制在一定范围以内,同时为降低加铺层竖向剪应力及土基顶面压应变,并达到防治反射裂缝的效果,碎石化层的模量宜控制在500～1000MPa.     

高速公路运营期对水环境敏感点的保护措施研究

高速公路运营对公路涉及的水环境敏感点的影响不可避免,结合水环境保护相关法律法规,以山西省内太原至佳县高速公路东段和平遥至榆社高速公路为例,深入分析了国内现阶段以桥面、路面径流水收集系统为主的水环境敏感点保护措施的适用性、有效性及局限性,并探讨了合理设置桥面、路面径流水收集系统的新思路及保护水环境敏感点的其他措施。     

公路沥青混凝土路面的病害特征与养护管理方式浅议

本文通过对于沥青混凝土路面病害的分析研究,提出了有效的养护方法来进行病害预防,从而使沥青混凝土路面的质量达到使用要求。     

振荡压实技术在公路沥青路面施工中应用研究

在铺设公路路面沥青时,常会运用振荡压实技术,该技术不但能降低压实材料的渗透率,而且还能解决沥青混合物的氧化难题.所以,振荡压实技术目前已被广泛应用到我国公路路面铺设工程中.文章将以具体实例为基础,探究振荡压实技术在铺设沥青工程的应用方式,以供借鉴.     

高速公路路面平整度检测控制技术分析

作为反映公路路面质量的重要指标之一,平整度直接关乎公路后续的使用性能。特别是对于高等级的高速公路,路面平整度更是关乎行车的安全性与稳定性,重要性不言而喻。以路面平整度检测控制技术为研究对象,探讨了其在高速公路质量检测中的应用进行了探究。     

研究公路路基施工技术

针对目前公路工程应用路基施工技术的现状,分析了路基施工技术应用的准备工作,以提高实际施工建设的效率。结果表明,要想保证公路路基施工技术应用的质量,相关建设人员需要了解工程所处的实际情况以及设计要求基础上,找出有效的路基施工问题控制方法。     

浅谈公路路基路面病害治理措施

本文详细阐述了一般公路工程路基路面病害及产生病害原因,并针对路面常见病害,根据施工现场所处地质环境,结合已有经验,提出针对性解决方案。对突发性病害、预测难度大等病害,提前做出预防并提出最佳治理方案,降低病害对公路工程的破坏。     

PID在汽车防抱死系统中的仿真应用

本文通过数学建模建立了车辆动力学模型、滑移率模型、制动系统模型、轮胎模型、PID控制器等主要模型,然后建立了基于二轮车辆无ABS系统仿真模型、有PID控制器仿真模型,接着分别在高附着系数路面、低附着系数路面和对接路面上进行仿真试验。将三种不同车辆系统的制动时间、制动距离以及车轮是否抱死等性能参数进行对比分析,结果表明无ABS系统的车辆无论在哪种路况下制动,车轮均很快抱死,且制动时间最长,制动距离最大;有PID控制器的车辆可以使车轮滑移率在较短的时间内稳定在最佳滑移率处,避免了车轮抱死,制动距离与制动时间相比无ABS车辆都有明显改善。     

浅谈道路桥梁沉降段路基路面施工技术

介绍了道路桥梁沉降段路基路面施工技术。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。