高速公路机电系统设备维护分析

国内目前维护高速公路机电系统的模式目前我国在维护机电系统方面根据不同的标准主要分为两种模式。其一，是根据业务分类、操作深度的差异，分为自我、厂商和专门等维护类型。其二．是根据管理的体制及流程的不同，分为自行、专业以及三维等维护办法。     

CCS水电站引水隧洞双护盾TBM施工围岩分类研究

为了对双护盾TBM隧洞施工中的围岩进行分类,以厄瓜多尔CCS水电站引水隧洞为例,参考RMR围岩分类方法,通过伸缩护盾的间隙和刀盘的空隙对洞壁和掌子面围岩进行观测,结合岩渣及掘进参数,获取岩石的质量指标RQD、节理间距和节理性状等信息。通过综合分析,选取岩石的回弹值、围岩的完整性、岩石的质量指标RQD、刀盘推力、刀盘扭矩、片状岩渣含量和地下水渗流量作为围岩分类的指标,然后对7个指标分别赋值,建立围岩的分类标准,并通过求和的方法进行综合围岩分类。分类结果表明:选取的7个指标可以克服双护盾TBM施工时无法对围岩进行全面地质素描的困难,可以满足TBM快速施工的需要,并且能较真实地反映围岩的情况,分类结果可靠。     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.      

船电自动化人才培养模式的研究

根据STCW10公约新标准要求,我国对ETO自动化类人才的培养势在必行。文章结合智能交通系统及智慧海事战略的挑战,对ETO类自动化人才培养方式的特点,船舶自动化产业的发展对人才培养需求及ET0类自动化人才分类培养的模式进行了深入探讨。     

二月份长江干散货运输市场行情评述

2015年2月,长江干散货运输市场行情小幅下跌,本月长江干散货综合运价指数为664.85点,较上月下降0.52%。其中： 春节长假期间及节后,企业开工不足,煤炭需求不旺,长江煤炭运输行情小幅下跌。本月煤炭运价指数为575.27点,较上月下降0.48%。     

细粒土分类及压实特性研究

在公路路基施工过程中,细粒土是主要的路基填筑材料,这就对细粒土的物理特性和压实特性提出了严格的要求,在国内外细粒土分离的基础上研究了其分离标准,并通过室内试验研究了土的压实特性。     

基于动视觉特性的高速公路景观敏感区划分

分析了驾驶人动视觉特性,研究了驾驶人的水平视野角度、前景视图、注意力集中点与最深视野随着车速的变化规律,构建了基于驾驶人动视觉特性的高速公路景观敏感区模型,并推导了景观敏感区函数。运用景观敏感区模型计算了双向四车道高速公路在不同限速条件下的景观敏感区尺度,运用景观敏感区函数获得分级结果,并阐述了不同景观敏感区的属性与景观要素设计要点。通过对比试验,研究了边坡宽度与一级景观敏感区尺度之间的关系。研究结果表明:双向四车道高速公路景观敏感区尺度为545m,一~三级敏感区尺度分别为55、260、230m,其中一级景观敏感区属于最敏感区域;进行边坡景观设计时可通过修正坡度的方法改变边坡宽度占高速公路景观敏感区的比重,坡度越缓,景观敏感性越高。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。     

备件消耗预测方法研究现状及发展

备件消耗预测是制定备件消耗标准的基础工作之一,通过对国内外有关备件消耗预测的文献进行研究,在分析当前备件分类的基础上,总结消耗连续型备件和消耗间断型备件的消耗预测方法研究现状,指出不同类型消耗预测模型的优点及存在的不足,揭示了备件消耗预测的研究重点及发展趋势。     

基于特征熵权与样本加权的大跨桥梁多车道交通荷载聚类模型

为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明：改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有...