关于简支板桥考虑铺装层混凝土参与受力问题的分析

在计算简支板桥时，如果非常精确地考虑铺装层混凝土参与受力，将使计算的复杂程度大大增加。从工程设计的实际需要出发，通过设计实例分析了考虑铺装层混凝土参与受力所带来的若干问题，最后得出结论：在计算简支板的强度和应力时可忽略铺装层混凝土与预制板混凝土的强度级别的差异，在计算裂缝宽度时可忽略分期加载的影响，从而简化计算过程。     

工字梁少筋微弯板组合梁桥检测与加固计算

通过对白洋淀大桥的系统检测,将检测数据和理论计算进行比较,对检测结果进行分析研究,得出了旧桥的承载工况。提出了此桥的加固方案,并对加固方案进行了理论计算。加固后的桥梁满足现行公路-Ⅰ级荷载标准。     

桥梁结构有限元分析中的数值计算

有限元作为一种数值计算方法,其核心在于对总刚度矩阵的各种处理.本文通过对其中数值方法的讨论,指出以混合编程的方式,利用FORTRAN上和数值计算资源及其在数值计算上的优势,能够很好的解决这个问题,提高程序的速度与效率.并给出了几个有代表性的函数的例子.     

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探讨了开发城市轨道交通多列车运行模拟系统的关键问题.研制了可用于多 列车运行模拟、牵引计算、方案评价的模拟系统,该系统采用面向对象的方法和模块化的设计,具有良好的可扩展性.重点介绍了模拟系统的总体结构设计和多列车追踪运行的计算模型.此外,本文以实际线路为背景,对多列车的运行过程进行了模拟,模拟结果表明,系统可用于分析列车安全运行间隔、研究多列车运行时相互间的影响、研究不同的信号显示制式对列车运行的影响等.     

传力杆在高桩码头升级改造工程中的应用

为保证港口安全,适应沿海港口吞吐量增长和到港船舶大型化发展,对已建高桩码头进行升级加固改造成为必然趋势。作为一种新型方案,传力杆技术已在部分高桩码头升级改造中得到应用。结合相应工程实例,对传力杆加固高桩码头升级改造技术特点、设计计算方法及相应的施工工艺进行系统阐述,并采用专业软件进行码头整体建模,对传力杆加固高桩码头效果进行了验证,结果表明横梁和桩基内力都有一定程度的改善。     

导管螺旋桨敞水性能数值计算方法研究

为实现快速预报导管螺旋桨敞水性能曲线,利用 CFD流体计算软件对导管螺旋桨敞水试验进行数值模拟。将计算结果绘制成的敞水性能曲线与实验结果进行比较,并对导管螺旋桨的敞水性能进行分析,验证数值模拟计算方法的可行性与准确性。分析螺旋桨敞水工作时的推力、力矩及敞水效率的变化特点发现,随着进速的增大,导管产生的推力不断减小并在高航速下转化为阻力。研究该导管桨在系泊工况下的敞水性能指标,对系泊工况边界条件的设置进行改进。     

大型深基坑支护结构的理论计算与分析

V国X电厂循环水泵房的大型深基坑发生过坍塌事故,为了查找原因,分别采用等值梁法和m法计算了支护结构的受力状态。介绍这两种方法的计算原理,并以该工程为实例进行计算,两种方法计算的结果均显示支护桩最大应力均超过了钢材的允许应力,这正是坍塌事故发生的必然原因。     

通用泊位设计通过能力不同计算方法比较

合理地评估通用泊位的设计通过能力,对最大程度发挥港口生产效益具有重要意义。以《海港总体设计规范》中的两个泊位设计通过能力计算公式为依据,分析了两个计算公式的差异及其转化关系,提出了人为分解作业天数或泊位利用率的计算法,以及以吞吐量为比例因子的计算法。北方某通用泊位工程的实例计算结果表明,规范中的两个计算公式都具有较好的实用性,根据两种计算处理方法得到的通过能力基本吻合。     

基于CFD技术的砰击载荷强度直接计算

研究基于CFD技术的船舶砰击载荷预报及强度的直接计算,以通过对船波相对运动的短期预报得到入水速度极值,由积分变换得到入水速度的时历曲线,以CFD软件实现船体典型剖面入水砰击载荷的计算,得到船体剖面压力的空间分布,结果表明,船体剖面的压力随着位置高度的增加呈减小趋势,最后通过对某集装箱船进行有限元强度评估,验证了本文砰击强度直接计算方法的合理性和实用性。     

A Comparative Study of Three Multivariate Short-Term Freeway Traffic Flow Forecasting Methods With Missing Data

Short-term traffic flow forecasting is a critical function in advanced traffic management systems (ATMS) and advanced traveler information systems (ATIS). Accurate forecasting results are useful to indicate future traffic conditions and assist traffic managers in seeking solutions to congestion problems on urban freeways and surface streets. There is new research interest in short-term traffic flow forecasting due to recent developments in intelligent transportation systems (ITS) technologies. Previous research involves technologies in multiple areas, and a significant number of forecasting methods exist in the literature. However, most studies used univariate forecasting methods, and they have limited forecasting abilities when part of the data is missing or erroneous. While the historical average (HA) method is often applied to deal with this issue, the forecasting accuracy cannot be guaranteed. This article makes use of the spatial relationship of traffic flow at nearby locations and builds up two multivariate forecasting approaches: the vector autoregression (VAR) and the general regression neural network (GRNN) based forecasting models. Traffic data collected from U.S. Highway 290 in Houston, TX, were used to test the model performance. Comparison of performances of the three models (HA, VAR, and GRNN) in different missing ratios and forecasting time intervals indicates that the accuracy of the VAR model is more sensitive to the missing ratio, while on average the GRNN model gives more robust and accurate forecasting with missing data, particularly when the missing data ratio is high.