新疆地区路基回弹模量E0研究

在新疆公路三级自然区划基础上,深入研究了新疆自然环境条件下路基土的工程性质,并运用成熟的数学方法对新疆境内所收集数据进行数理统计分析,建立了不同土组在不同三级自然区的E0推荐值,并对其取值作详细说明,可为新疆地区的公路设计提供可靠依据.     

隧道阻燃改性沥青上面层(AC-13C)路用性能研究

通过安徽省沿江高速公路隧道复合沥青路面施工实践,针对隧道阻燃AC-13C改性沥青混合料路用性能及隧道内、外阻燃与非阻燃表面层(AC-13C)的现场路用性能进行研究和检测分析.结果表明,在同等最佳油石比条件下,生产配比、标准配比与拌和楼取样条件下的阻燃混合料空隙率、有效沥青饱和度较非阻燃混合料分别降低和提高0.6%和3.8%左右;加入阻燃剂的未冻融循环试件(50次)劈裂强度较未加入阻燃剂增加11%,车辙动稳定度较非阻燃可提高2.3～2.6倍,但经过冻融循环后试件劈裂强度比(TSR)衰减较快,降幅为17%,隧道内阻燃改性表面层抗滑性能指标的横向力系数与构造深度较主线非阻燃改性表面层明显偏小,甚至不能满足设计要求;阻燃沥青混合料对国际平整度指数影响较小,但对隧道内、外施工的连续性、时效性要求较高.研究结果证明了阻燃剂对抗车辙性能贡献率较大,但阻燃改性沥青混合料水敏感性难以满足项目要求.对提高阻燃沥青混合料路用性能研究水平和类似阻燃沥青路面工程施工技术具有现实指导意义.建议隧道表面层慎重添加阻燃剂,不宜采用阻燃AC-13级配类型.     

国内LPG水运市场分析

一、国内LPG水运现状 我国液化气(LPG)水运市场的发展起步,是从1988年3月,中国第一艘LPG船“安龙”号投入海运开始,随着LPG船运接卸码头、储库、浮仓及大型冷压气库的陆续建成投用,LPG船的数量迅速发展,船运量也得到了快速增长。现全国已有各类LPG船80余艘,年船运量达300多万吨,形成了一定的水运市场规模,为促进国民经济发展,提高人民生活水平发挥了积极作用。     

GPS RTK技术在海上钻探三维(坐标)定位方法上的应用

在长江口整治工程的勘察中,利用GPS RTK技术进行三维坐标定位,文中介绍这种方法的原理、实施过程以及数据分析和比较。     

祁冷公路原有路基荷载作用对加宽工程路基沉降变形的影响分析

结合祁阳县城至冷水滩公路实际情况,针对公路加宽工程新路基沉降变形受旧路基荷载作用的影响,采用建模计算法,在明确软基性能改善是影响新路基沉降主要因素的基础上,提出了沉降变形影响机理与其他影响因素,以此为公路加宽工程设计与施工提供可靠的依据。     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

路侧公交专用车道模式下右转交织长度建模

在设置路侧公交专用道的交叉口处,可通过划定交织区的方式允许右转车辆借用一定长度的公交专用道通行.合理规划公交车与右转车的交织区长度有利于提高借道右转的通行效率,减少在交织区前的排队车辆数从而降低道路混乱程度,保障公交车的专用路权.本文分析了公交站点影响下的公交车车头时距分布,建立了右转车穿越交织区长度计算模型,并结合实际调查数据进行了算例分析和模型验证.研究成果可为公交优先条件下的交叉口空间优化设计提供理论参考.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.