斜拉桥成桥合理索力确定方法的研究

通过对几种确定斜拉桥成桥合理索力方法的分析比较,发现每一种方法都有优缺点.单独使用某一种方法难以得到合理的索力值.以彭溪河大桥为背景,介绍了一种确定成桥合理索力的综合方法,实例证明此法是有效的.     

不对称变截面箱梁桥在悬臂施工阶段扭转控制分析

采用空间理论方法、剪力流理论及Prandtl的薄膜比拟法,推导出了不对称箱型变截面梁悬臂施工扭转角度和剪力计算公式.并用该公式对重庆鱼洞长江大桥在悬臂施工阶段箱梁扭转变形及受力进行了计算分析.计算结果证实了,在施工阶段因恒载和施工荷载的不对称分布产生的扭矩对主箱梁的扭转变形影响不大,箱梁所受到的内力在施工控制许容范围内.     

弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力试验研究

对弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力进行试验研究。试验中主要考虑轴向拉力、最小抗剪配筋、配筋率、混凝土强度等级等因素对弯、剪、轴拉复合受力状态下钢筋混凝土梁的承载能力的影响。试验实测表明,欧洲规范2第1部分中用于计算弯、剪、轴拉复合受力钢筋混凝土梁承载能力的公式过于保守,有必要进行修正。     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

预应力混凝土箱梁桥荷载试验研究

为了检验预应力混凝土连续箱梁的承载能力,首先,阐述预应力混凝土连续箱梁荷载试验过程的注意事项;其次,对荷载试验数据进行整理分析;最后,对桥梁荷载试验检测技术的具体应用策略进行探索。旨在为同类型桥梁荷载试验提供参考依据,进而保障桥梁的安全运营。     

连续重整装置预处理系统的腐蚀失效分析

全面调查和分析兰州石化公司连续重整装置预处理系统开工之初发生严重腐蚀的情况,发现腐蚀的主要原因是原料中含有有机硫与有机氯,在加氢过程中,反应生成H2S,HCl和NH3,冷凝时溶解于水,形成强烈的电化学腐蚀环境,发生NH4Cl垢下腐蚀、湿H2S腐蚀、HCl H2S NH3 H2O腐蚀,以及相互之间的耦合造成设备快速严重腐蚀。     

双肢薄壁墩连续刚构桥抗撞性能研究

连续刚构桥常位于航道之上,其双肢薄壁墩截面尺寸较小,抗船撞能力可能会有不足。文章以实际工程为背景,研究了双肢薄壁墩连续刚构桥抗撞性能。在计算分析通航船舶、撞击参数、结构撞后响应及抗撞性能后发现,连续刚构桥具有较好的抗撞效果,只需设置简单的防撞击设施,就能对船舶和桥墩起到良好的保护作用,同时从桥型、结构和配筋上深层次地分析了抗撞性能好的成因。研究成果可为同类桥梁抗撞方面提供借鉴。     

高低墩大跨连续刚构桥受力分析

为研究高低墩大跨连续刚构桥梁受力特点,文章基于Midas Civil有限元软件,分析了不同桥墩型式对主梁弯矩的影响,并研究了等高桥墩、高低墩两种状态及墩高差较大情况下连续刚构桥受力行为的差异,为类似桥梁设计提供参考。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。     

重点要“稳” 采埃孚自动驾驶目标锁定L2+和L4

"现在市场上有些系统,让你在驾驶过程中,明显的感觉到车身的摆动,说明它们的车道保持不好。这样会影响驾驶者的驾驶体验。对我们而言,度量级别不重要,重点是稳!"——采埃孚全球CEO沃夫翰宁·施艾德回顾过去三年所经历的CES展会,整个自动驾驶行业一直长期处于亢奋状态。从L2-L5级别,只要你想似乎都能找到相对应的产品以及解决方案。仿佛大家之间正进行一场不言而喻的军备竞赛。远的不说,单说采埃孚本身,2017年第一次亮相并现场与百度合作上车的ProAI至今历历在目。随后两年,ProAI的型号一年比一年高,性能也逐代强悍。