SBS改性沥青老化过程性能预测方程研究

建立SBS改性沥青在老化过程中性能衰变的非线性预测方程,通过薄膜烘箱试验验证了预测方程的可靠性,基于预测方程分析了SBS改性沥青老化过程中性能指标的变化速率。研究结果表明,非线性方程x(t)=(Lx₀)/[1+(L-1)e^-rt]可用以预测针入度、软化点、延度在SBS改性沥青老化过程中的变化规律;沥青针入度、软化点、延度的变化速率随老化时间的延长而逐渐下降,其中延度指标在老化初期的变化速率下降最快;可通过建立宏观性能指标与红外光谱a₁₇₀₀/a₁₆₀₀的关系方程,进行SBS改性沥青老化程度的预测评估。     

RFID 交通冗余数据检测及分析

数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一。基于对射频识别(RFID)数据特性的分析,将 RFID 冗余数据分为重复数据和相似数据,通过分析同一车辆的相邻过车时间来检测2类冗余数据。针对相似数据给出了冗余率曲线和冗余时间点的定义,解决了 RFID 交通数据中冗余数据的识别问题。针对2类冗余数据的特点,给出了2类冗余率的计算方法,提出了从基站和冗余率曲线走势2个角度出发对冗余率进行分析的方法,并给出了冗余数据的清洗方法。选取南京市区主干道上21个 RFID 基站的原始数据作为实例,对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,21个基站采集重复数据的平均冗余率为0.0062%,相似数据的平均冗余率为0.92%,说明 RFID 数据采集技术采集到的数据具有较高可靠性。同时,各个基站采集的数据中相似数据数量远远多于重复数据数量。观察不同形状的冗余率曲线发现,冗余率曲线呈趋于平缓和尾部上升的基站冗余率较高;冗余率曲线呈直线上升的基站冗余率较低。针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制 RFID 冗余数据的产生。     

基于图像分析的粗集料三维形态指标研究

粗集料的三维形态特征对沥青混合料的路用性能有着重要影响.为了获取不同岩性、不同粒径粗集料的三维形状特征,利用粗集料形态特征研究系统,结合数字图像处理技术和数理统计方法,对不同岩性、不同粒径、多组粗集料进行了室内试验分析,方便准确地获取了集料的厚宽比和球度比的三维形态特征指标,并对石灰岩、花岗岩、玄武岩、安山岩、卵石,粒径分别为4.75 mm、9.5 mm、13.2 mm、16 mm、19 mm、26.5 mm的粗集料三维形态指标进行对比统计分析.试验结果表明:对于石灰岩、花岗岩、玄武岩、安山岩和卵石,当保证率为95％时,石灰岩的厚宽比最小,为0.290,其片状性较大,玄武岩的厚宽比最大,为0.366,其片状性较小.对于不同粒径的粗集料,花岗岩的厚宽比标准差最小,其变异性最小.花岗岩的球度随粒径变化最敏感,卵石的球度最接近1,即卵石的三维形状更接近球体.     

湖北省高速公路计重收费拆分方案

基于高速公路联网收费的原则，提出了联网收费通行费拆分算法，并在湖北省联网计重收费拆分结算系统的基础上，设计了计重货车通行费的拆分算法。     

车用乙醇汽油金属腐蚀抑制剂的研究

针对乙醇汽油对金属腐蚀性加剧的问题,研究了新的金属腐蚀抑制剂,其作用机理是各种成分协同作用,在金属的表面形成有效的保护膜,抑制由于水的存在导致的酸腐蚀和电化学腐蚀。在金属腐蚀抑制剂加量200 m g/L时,对黄铜缓蚀率为93.7%;对紫铜缓蚀率为91.9%;对铝缓蚀率为90.0%;对20钢缓蚀率为78.5%;且性能优于美国专利配方。     

多孔玄武岩沥青混合料的设计与体积指标分析

多孔玄武岩吸水率较大,同样吸收沥青也较大,从而对混合料配合比设计、质量控制和使用性能都产生很大的影响。对多孔玄武岩进行马歇尔法和Superpave旋转压实仪法进行设计,两种方法设计的最佳沥青含量差别较大,通过比较,得出如何采用马歇尔法对混合料进行设计和现场控制。同时,对混合料理论最大相对密度和矿料间隙率的计算进行了比较,以便于混合料的质量控制。     

基于现场试验的TBM滚刀磨损分析及预测

为准确判断和预测滚刀磨损生命周期,指导TBM安全、高效施工,采用现场跟踪试验和理论预测模型相结合的方法对滚刀磨 损进行分析研究。 由滚刀磨损机制分析得到,TBM滚刀磨损主要为磨粒磨损;基于滚刀破岩磨损现场跟踪试验,分析TBM滚刀磨 损失效形式,并结合刀盘刀具分布特点,研究滚刀磨损规律特性。 基于Rabinowicz磨粒磨损简化计算模型,引入CSM滚刀破岩模 型,构建滚刀磨损速率、线性磨损速率预测模型,对比分析高黎贡山正洞TBM 2 000 m掘进里程滚刀磨损实测数据与理论模型预测 结果。 结果表明: 1)正滚刀磨损发生规律性变化,中心滚刀易出现侧向滑移,边滚刀发生二次磨损; 2)TBM滚刀理论预测与实测 分析结果的相对误差小于10%,可准确预测滚刀磨损,同时得到正滚刀磨损速率与刀具、围岩物理参数具有相应的定量关系。     

基于BP神经网络的城市道路轻型车排放率模型

从不同角度研究城市道路交通流动态微观排放模型是进行交通环境评价的基础.以长春市典型城市道路为研究对象,在捷达Gix瞬时质量排放数据的基础上,利用BP神经网络建立了NOx、HC、CO3种污染物排放率模型,并运用实际道路测量数据对模型进行了验证,得出了一些有益的结论.     

基于驾驶员心理反应的安全坡度研究

通过心率增长率指标的提出,建立了驾驶员行车的心理生理反应与道路纵断面线形、车速等之间的定量关系模型,实测数据与模型计算数据进行对比,模型计算的精度比较好,能够反应驾驶员实际运行过程中的心率增长的变化。在对山区双车道三级公路上实测速度的统计分析的基础上,使用数理统计和分析的方法,得到速度累计频率分布曲线,确定85%位速度为51km/h。最后提出了山区双车道三级公路纵坡坡度的安全值为7%。     

考虑钻孔速率的公路隧道围岩类别超前分类研究

为了有效的进行公路隧道围岩稳定性超前分类,将台车钻孔速率引入到围岩稳定性评价指标体系中,通过增加动量因子和设置自适应调整学习率的方法建立了改进型BP神经网络的围岩分类模型。该模型考虑了钻孔速率这一实测性、超前性的数据,为模型注入了更为丰富的信息量,提高了围岩分类的可靠性,能较准确的预测出掌子面前未开挖段的围岩类别,弥补了施工地质超前预报中靠主观经验观察、分析的不足。通过实例分析,所得的分类结果与实际吻合,对施工的指导性强。