单肋鱼腹式拱桥稳定分析

江苏太仓杨林塘大桥为鱼腹式单肋拱梁组合桥,其造型美观,受力复杂,对其进行稳定分析十分必要。采用midas程序,建立了有限元计算模型,并对其进行了稳定性分析,对计算结果进行分析,得到一些重要理论。对该类桥梁的建设具有一定的借鉴作用。     

温度变形对大跨度钢箱系杆拱桥车桥动力响应的影响

为分析温度变形对大跨度钢箱系杆拱桥列车走形性的影响,以某跨度为96m的四线下承式钢箱系杆拱桥为例,首先建立该桥的动力分析模型并对其进行自振特性分析,然后,根据弹性系统动力学势能不变值原理与形成矩阵的“对号入座”法则,分别考虑桥梁在3种温度体系（未考虑温度、升温、降温）下产生的变形影响,将其以组合曲线的形式叠加到轨道不平顺中进行列车走行性分析,建立车桥系统的空间振动方程,并对3种工况下的车桥耦合动力响应进行计算分析。研究结果表明：温度变形对桥梁动力响应的影响不大,对列车响应中脱轨系数、横向力、车体横向加速度及横向sperling指标有显著的影响,但在各温度变形工况下列车走行性仍满足限值要求。     

高压富水砂卵石地层盾构隧道管片选型与应用研究

针对高压富水砂卵石地层盾构隧道管片选型 中遇到的一系列关键技术问题,通过类比分析,确定管 片衬砌形式、限界与隧道净空、管片环宽与分块方式; 通过论证分析与技术经济比较,确定管片厚度、拼装方 式、接缝断面构造形式; 通过理论解析,对管片接缝密 封材料的抗水压能力进行分析,验证双道止水装置的 合理性; 利用数值计算,对全线盾构区间管片配筋进行 计算与分类,并给出相应的配筋方案; 通过单、双层衬 砌的内力比较,发现双层衬砌会导致管片弯矩增大、轴 力减小,管片安全系数降低,说明单层衬砌是合理的。 研究结论可为类似条件下的盾构隧道管片选型提供借 鉴与参考。     

准池重载铁路湿陷性黄土路基加固处理

准池铁路为穿越大面积湿陷性黄土地区的新建万吨重载电气化铁路,所经地区黄土湿陷性较为严重.通过对黄土地基的特点及湿陷量的计算分析,选取了合适的加固方法对该湿陷性黄土地基进行加固处理,对复合地基承载力进行了分析计算,并提出了质量检验要求,确保本线重载铁路路基工程稳定、可靠.     

橡胶隔振垫减振轨道设计研究

针对橡胶隔振垫减振道床独特的结构,分析了圆形隧道内橡胶隔振垫减振道床的尺寸、橡胶减振垫刚度的不同对结构配筋及减振效果的影响,以确保减振型轨道结构的安全性、有效性和耐久性,可供类似工程的橡胶隔振垫减振轨道设计参数取值参考和借鉴.     

TDCS/CTC中心网络安全防护系统的补强方案

针对目前铁路局TDCS/CTC中心网络安全设备存在的问题,按现行技术标准要求提出补强方案,并阐述了方案的思路、结构、取得的效果以及技术特点。     

地铁盾构隧道下穿既有铁路变形控制研究

盾构隧道下穿既有铁路线路会造成铁路线路沉降变形,影响列车的正常运行。基于此,在某实际工程的基础上,对地基加固、盾构下穿过程中铁路线路沉降情况进行监测分析。结果表明：旋喷桩加固注浆施工对铁路线路影响很小,当旋喷桩加固施工完成后,主加固区施工对铁路线路影响较大;地基加固对盾构下穿时铁路线路变形控制有较好效果,隧道穿越施工期间,路基最大沉降量为36．52mm,轨面最大沉降量为15．88mm,满足规范要求。     

独柱墩曲线桥钢盖梁加固方案设计

独柱墩桥梁由于其特有的结构特点和受力特性,存在倾覆风险,即有部分独柱墩桥梁倾覆能力储备不足,需要进行加固设计.结合工程实例,采用了增设钢盖梁和双支座方案,对钢盖梁建立了ASNYS精细化三维模型,通过优化设计,确定了合理的钢构件空间布置间距,各钢构件强度满足规范验算要求;同时,采用抱箍和锚固的方式,将钢盖梁连接于独柱墩,并对锚栓布设进行了优化设计,对锚栓钢材和墩柱混凝土承载能力进行了验算.本文可为类似独柱墩桥梁加固提供有益的技术参考和案例参照.     

横向非对称钢拱桥设计及BIM应用

随着交通行业的发展,跨径大、复杂程度高的桥梁越来越经常被采用,BIM技术在此类工程中的应用越来越广泛.针对一座非对称钢拱桥的设计要点进行梳理,从设计角度概述此类桥梁的设计流程和设计难点,并采用BIM三维技术参与协同设计,论述BIM技术在设计过程中发挥的作用及价值.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。