防波堤同步施工条件航道备淤深度预测

针对东营港某港区在防波堤建设和航道疏浚施工同步进行的共同作用下的备淤深度问题,建立工程海域的潮流泥沙数学模型,对该模型进行了波浪、潮流、泥沙及地形冲淤验证。在数学模型的基础上,将施工过程分解为若干节点分别建模计算,并结合施工结束至竣工验收的不同时间分期叠加统计。得到同步施工期间航道的回淤规律并预测备淤深度。该研究为航道工程的顺利实施提供技术支持,也为解决此类问题提供参考。     

上海内河船行波研究

船行波的大小直接影响到护岸设计的可靠性、经济性及环保性,国内外科研机构曾系统地开展船行波的研究,然而基于上海内河航道复合型断面形态、固定边界水域和有限水深等特点,已有的研究理论与公式并不完全适应。通过大量现场实船观测、数模和统计分析,研究和探讨对护岸防护更有现实意义的近岸侧船行波的波峰值、波谷值和护岸基础防护深度的计算公式,为上海内河航道甚至长三角限制性航道护岸设计提供技术参考。     

机场水泥混凝土道面表面抗滑工艺试验研究

针对机场水泥混凝土道面的抗滑性能,试验研究了常用表面抗滑工艺拉毛和刻槽对道面磨擦系数的影响。结果表明,道面摩擦系数随平均纹理深度的增加而非线性增大;摩擦系数不仅与平均纹理深度有关,还受表面纹理特征的影响。     

基于弹性波法的公路护栏立柱埋深检测方法及影响因素研究

阐述了弹性波法检测护栏立柱埋深的基本原理,通过试验分析了各种相关因素如传感器的类型、安装位置、激振锤及激振方式、是否连接护栏板及与立柱相对位置等对立柱埋深检测结果的影响,为工程检测和开发便携式检测设备提供了理论和试验依据.     

浅谈深度学习技术在交通态势预测中的应用

随着区域经济的增长, 公路通行需求呈爆炸式增长。 高速公路作为区域的主干道和大动脉, 路网通行能力和通行需求之间的矛盾越来越突出, 拥堵成为高速公路运营管理最大的痛点之一。 高速道路运营单位、 政府管理部门亟需一种实时性强、 可靠性高的路况分析技术为拥堵治理提供服务。 传统的分析技术 (如机器学习、 统计学方法等) 无法满足处理海量的多源异构数据的需求。 随着近十年来大数据技术和 GPU 计算能力的发展, 深度学习技术这门新信息技术日益成熟, 拥有强大的数据处理能力。 在交通态势预测领域, 借助深度学习技术处理海量的交通数据可以实现道路通畅度的高精准、 高可靠性预测, 再辅以主动管控和车路协同技术来提升高速路网的通畅性和安全性。 文章首先简要介绍深度学习技术的发展历史和交通态势预测领域的发展现状, 再浅析深度学习在智慧高速中的应用场景, 最后分析深度学习技术面临的隐患并进一步对深度学习进行展望。     

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段,精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性,提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型,具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义;采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试,结果表明,GCN模型相对于现有模型,在预测性能上有较大提升.     

沿河路基局部冲刷深度的试验与分析

文章讨论了公路沿河路基局部冲刷机理及影响冲刷深度的主要因素,通过模型试验,利用实测数据、量纲原理及回归分析得出适用于新疆315国道芒崖-且末段的路基局部冲刷深度计算公式,为公路水毁的改造提供了理论依据和技术支撑.     

国Ⅲ实施将使“透支的”卡车市场下半年降温——2008年上半年卡车市场深度分析及下半年预测

据中国汽车工业协会最新统计数据显示,截至6月底,全国总计销售汽车518．22万辆,同比增长18．52％。其中,乘用车销售360．90万辆,同比增长17．07％：商用车中的卡车销售138．60万辆,同比增长23．08％,客车销售18．72万辆,同比增长14．44％（上半年卡车细分市场按老、新统计口径销售态势分别见表1、表2）。显然,卡车的销售增幅要远远超过乘用车和客车,其对整个汽车市场增长的贡献度是最高的。     

改进的多因素砼碳化方程

较系统地阐述了现有的多因素砼的碳化模型,并对它们进行了分析比较,结合最新的研究动态,提出了考虑环境因素和CO2浓度因素的碳化深度预测模型,用工程实测数据对模型进行了验证,同时指出了砼碳化方程模型需要改进的地方.     

跨江大桥桥墩冲刷原因及计算方法探讨

分析了墩前水表面涡流、墩前向下水流、马蹄形涡流和尾迹涡流等4种不同特征水流对桥墩的影响.从水流形态特征、水流含沙量、河道无序采砂等方面探讨了桥墩冲刷的原因,总结出影响冲刷深度的主要因素:水流特征、河床泥沙性质、桥墩墩形.在合理适用性方面对几种冲刷深度计算公式进行了比选.