铁路客运专线运量预测方法研究

研究目的:客运专线立项的重要依据是预测运量,同时运量预测还是客运专线经济效益计算的重要基础.因此,迫切需要提出一套铁路客运专线运量预测的模型方法,用以指导铁路客运专线项目建设. 研究结论:预测与铁路客运专线竞争的交通方式的基线运量是进行转移运量预测的基础,基线运量预测一般采用回归分析和延伸性预测等方法进行.利用时间价值模型预测转移运量,利用引力模型的微分形式预测诱发运量、客运专线预测运量应是转移运量和诱发运量两项预测运量之和,并可据此计算出线路不同区间的客流密度,本预测方法可用于指导铁路客运专线项目运量的预测工作.     

地震边坡稳定性计算的时程分析方法研究

将结构动力学中的变截面剪切梁振动理论应用到地震诱发滑坡稳定性分析中，探讨了坡体横向地震反应、自振频率和振型方面的计算，结合工程算例，通过振型叠加的Duhamel积分法算出了坡体的振动变形和加速度，实现了对滑坡稳定性的时程分析计算，得到了滑坡体的最小安全系数。     

诱发道路交通事故的危险时刻

为了确保驾驶安全，在出车时间的选择上是有讲究的，根据理论和实践研究发现，部分时间段是道路交通事故的高发期。驾车外出时，应尽量避开这些时间段。     

狮子包滑坡体成因机制分析与稳定性评价

狮子包滑坡是三峡库岸上一个典型的顺层滑坡。在2001年该滑坡沿表层滑动面下滑。如今三峡水位不断上涨,地下水对滑坡稳定产生不利影响。此外,可能的水库诱发地震也给狮子包滑坡带来了安全隐患。本文在深入分析滑坡地质特征、结构特征和变形特征的基础上,对滑坡的成因机制和影响因素进行了深入研究,并用极限平衡法进行不同条件下的稳定性计算与评价,最后提出参数设计建议、两套防治方案。     

几种诱发车辆故障原因及排除故障思路

诱发故障的原因 (1)车辆自身因素.①汽车设计制造的因素.一些汽车制造企业在对车辆的设计装配上对市场不注重调研,忽略用户需求,技术上缺乏精益求精,使本来非常成热的技术成果在一些车辆上故障频现.例如,气压制动系中四回路保护阀,在安装时教训告诉我们:四回路保护阀调整螺阀丝朝上安装,一些水和赃物容易侵入,使四回路保护阀内的弹簧锈蚀,密封垫破损,气压泄露,经常出现制动系统气压上升缓慢,压力不足.     

既有隧道下的隧道施工引起的沉降评价

既有隧道下的隧道施工引起的沉降日益受到比以往更多的关注。由于在这些基础设施（建筑地面,砌体地下隧道,管道和其他设施）下的隧道施工在过去几十年隧道施工对现有基础设施建设的损害已经产生。基于Mair的理论分析和确定在既有隧道下新隧道施工引起的地面沉降和地面体积损失之间关系。由方程和三维有限元数值模拟确定地面沉降。计算现有隧道因新隧道施工引起的最大沉降。通过使用三维有限元分析,提出因隧道施工导致现有隧道的沉降和地面体积损失的控制方法。在新隧道施工之前使用大管棚（LPS）增强技术,通过与不使用LPS增强技术的情况进行比较,从而对使用LPS增强技术对地面体积损失控制的效果进行评价。结果表明LPS增强技术可以显著减少新隧道施工导致现有隧道的沉降,地面损失方法被证明是估计LPS增强效应的有效途径。     

山区公路沿线地震滑坡易发性区划研究

基于地理信息系统（GIS）技术,建立逻辑回归评价模型,对汶川县和芦山县公路周边8 km范围的地震滑坡开展易发性区划研究。在研究过程中,首先,从地震诱发滑坡灾害的触发机理出发,参考现场工程地质勘察资料及现有的研究成果,选取包括高程、坡度、坡位、坡向、曲率、微地貌、岩性、距断层距离、距水系距离、归一化植被指数（NDVI）、地震峰值加速度（PGA）、距离道路距离、年平均降雨量在内的13个地震诱发滑坡的影响因子;然后,以汶川县地理空间数据库为基础,通过10组样本在R软件中的训练,建立逻辑回归评价模型;最后,应用上述建立的模型,在ARCGIS平台下将汶川县公路沿线地震滑坡的易发性划分为极低、低、中、高、极高5个级别。为了进一步检验所建立评价模型的稳定性,将上述模型仿真到芦山县公路沿线,形成芦山县公路沿线地震滑坡易发性区划图。通过2个研究区域的ROC曲线,可以得到AUC值分别为0.912和0.783。研究结果表明：预测结果与实际地震滑坡分布吻合度较高,建立的评价模型稳定性较好,可以推广用于地形、地质环境相似山区公路沿线地震滑坡易发性区划评价。     

某山区高速公路深挖路堑边坡诱发滑坡的综合治理方案

以吉河高速公路乡宁西互通A匝道深挖路堑边坡诱发的滑坡为例,从互通设置情况、新收费站管理场区位置的选择、滑坡体的卸载支挡以及高压铁塔相邻侧已开挖边坡的加固等几方面入手,最终确定该滑坡影响范围的综合治理方案。实践证明该滑坡已处于稳定状态,达到滑坡处治目的。     

六大疾病易诱发车祸

长期从事交通事故研究的科技人员发现，以下6种疾病极易诱发车祸。心脏病医生对1000多位驾驶员进行体验后发现，驾驶员的心脏发病率比一般人群高出20％以上。因此患有心脏病的驾驶员发生车祸的机率也比身体健康的驾驶员高出20％，尤其是心功能异常的驾驶员更容易发生车祸。