用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型，致使所得到的模型精度差。为此，提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析，论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量，通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9，证明了该模型的正确性。为进一步验证，以此模型为基础，评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例，对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%，验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息，能够获得更多的事故数据支持，从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。     

软土地区地下连续墙施工质量控制技术

1工程概况 上海轨道交通12号线某车站主体围护结构采用地下连续墙结构,设计分幅长度5.0m-10.2m,墙厚800mm,共计82幅,其中有效深度34m墙24幅,有效深度31m墙58幅;车站标准段最深开挖深度为16.5m,端头井开挖深度为18.2m。     

强夯法在我国的发展及应用

强夯法地基加固技术因具有众多优点而在国内外获得了广泛的应用.通过对强夯法在我国应用发展的回顾,分析了强夯法的应用和研究现状,然后根据其目前存在的问题,提出未来的研究重点.     

地铁列车蓄电池组车下深度充放电试验研究

在地铁运营过程中，由于列车蓄电池组长期浮充供电，浅充浅放，产生“记忆效应”,使得蓄电池组容量变小，出现明显充放电失效情况。当发生上述情况后，可通过深度充放电试验对蓄电池组容量进行恢复。因此，需定期将蓄电池组从地铁列车上拆下，利用恒流充放电机对其进行深度充放电试验。文章重点研究地铁列车蓄电池组车下充放电试验方案。     

本刊特稿

目前,振动压路机因具有较高的施工效率而得到迅速发展,并且技术日趋完善,但人们针对新型压实技术和压实工艺的研发创新工作从未停止,振荡压实、冲击碾压、多频合成振动、混沌振动等技术均取     

滚动的艺术 巡航车轮胎的选择

轮胎是我们最容易忽略的部件,很多朋友对轮胎的认识不够充分也不了解它们的性能特点。轮胎可是我们车子和地面接触的唯一部件,当然了很多人都希望自己的车子上面只有轮胎和路面接触,呵呵。我们的行驶制动和任何动作都是通过轮胎传达和实现的,所以轮胎本应该是我们最关注的东西。朋友们一味地强调制动,可是摩擦力最终是通过轮胎来实现的,任凭你的车制动再好,轮胎的性能不好的话,结果也只有轮胎抱死、侧滑。     

宇文所安《文心雕龙》“文”的深度翻译以及对“文”译概念偏离的调适

“文”作为《文心雕龙》最关键的文论术语，语义内涵与范畴结构非常丰富，导致各种各样的翻译偏离。文章在分析《文心雕龙》“文”的概念内涵与范畴结构的叠合性的基础上，一方面考察深度翻译对宇文所安英译《文心雕龙》中“文”的概念偏离的调适作用，另一方面阐释宇文译本的深度翻译在文化经典外译中的认识论与方法论意义。     

考虑软化影响深度的土坡浅表层稳定性分析方法研究

为分析土坡浅表层稳定性，基于极限分析上限法理论，将滑面设为对数螺旋面，考虑坡体浅表层土体软化影响深度，建立了浅表层滑动破坏机构，推导了浅表层稳定系数的隐式计算公式，反映了稳定系数与坡面长度、软化影响深度、土体强度参数之间的关系。算例分析表明:边坡浅层旋转破坏机构得到的稳定系数与既有的三段式极限平衡法及数值模拟的结果均较为接近，且比数值模拟结果略微偏大。同时，随着坡面长度的增加，稳定系数逐渐减小到一稳定值；在某一软化影响深度时，稳定系数存在最小值；土体内摩擦角比黏聚力对浅表层稳定系数的影响更为显著。     

基于深度学习的破碎带盾构施工沉降预测分析

为进一步提高复杂地层条件下盾构沉降预测的准确性，以广州地铁7号线1期工程谢村站-钟村站区间盾构工程为依托，针对破碎带盾构隧道沉降控制难题，提出基于深度学习的人工智能预测模型。通过分析开挖面破碎带分布规律，确定将破碎带面积比作为地层特性参数。采用相关系数矩阵分析不同施工参数与破碎带面积比的相关性，确定采用刀盘转矩代表破碎带面积比实时描述地层分布特性。以刀盘转矩、盾尾间隙与注浆量作为输入值，地面沉降作为输出值训练深度学习模型，并利用训练后的深度学习模型进行沉降预测分析。通过分析预测结果与沉降实测值的对比验证预测模型的有效性。