基于纸纤维改性的隧道工程透水砂浆性能研究北大核心CSCD

为提出一种适用于隧道初期支护基面找平并且具有一定透水性能的砂浆,将纸纤维加入砂浆试块中对其性能进行改性。通过分析纸纤维的降解原理,并将不同掺量的纸纤维加入砂浆试块中,对其体积密度、吸水率、抗压强度等基本性能指标及微观结构进行测试和分析。由试验结果可知:在碱性环境中,纸纤维具有可降解的性能特点;纸纤维可以使普通砂浆试块的吸水率提升2~3倍,同时也会造成砂浆试块的体积密度和抗压强度降低;对砂浆试块吸水率和抗压强度进行线性拟合后发现其吸水率和抗压强度呈现负相关关系。研究结果表明,通过纸纤维对砂浆进行透水性能的提升是可行的,但是纸纤维掺量对砂浆其他性能的影响还有待进一步研究。     

等惯性两区段分散输水系统在40 m级单级巨型船闸中的应用*

输水系统是船闸实现其功能的关键设施,其设计直接影响船闸工程的安全与效率。等惯性四区段出水分散输水系统是目前国内外高水头大型船闸常用的输水系统形式,但其结构复杂、建设难度大,且由于设置第二分流口而带来自身空化等问题。为解决上述问题,结合我国内河船闸特点,通过国内外工程资料分析、理论与计算分析、物理模型试验等手段,提出并验证了“闸墙长廊道+闸室中心立体分流+闸底两区段四纵支廊道出水+侧支孔+明沟消能”的等惯性两区段输水系统形式在40 m级单级巨型船闸中的适用性,为高水头大型船闸建设提供参考和依据。     

关于宝（鸡）兰（州）客专引入兰州车站方案研究

宝兰客专引入兰州枢纽,在规划中采用兰州西客站接轨方案.从城市格局、当地居民的乘车习惯、城市交通现状等方面,提出宝兰客专引入兰州站方案；并对宝兰客专引入兰州站和兰州西站的方案进行了论证分析.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于网络的高职英语自主学习多模态环境构建

本文探讨了在网络技术不断发展的背景下,如何建立网络的多模态环境,从多个方面给予高职学生不同的学习体验,以提高高职英语自主学习的效果,最后提出了一种基于网络多模态英语自主学习模型。     

某出口米轨动车组(Tc车)车体设计及试验对比研究

介绍了使用大型通用计算机辅助工程软件ANSYS和有限元方法,对某出口米轨动车组(Tc车)进行了分析计算的过程,并通过实际物理样机试验数据与计算数据的比对,分析车身强度的可靠性。     

厦深铁路长沙湾特大桥深水基础施工技术研究

铁路桥梁深水基础施工受水文、地质、气象、环境等因素影响较大,施工难度相应较高,投入的机械设备较多,施工工艺较陆地施工更为复杂。然而,随着止水支撑维护结构刚度、稳定性的不断增加及计算机模拟技术的迅猛发展,使得进一步优化深水基础施工设计方案成为了可能,且达到了缩短建设工期、降低工程造价目的。结合厦深铁路长沙湾特大桥70号墩承台施工,对钢板桩围堰的受力进行了详细的计算,可为类似的工程提供参考。     

软土地区铁路桥梁墩台滑移病害整治技术研究

针对宁启铁路既有线某桥墩台位移病害,根据现场实测结果,建立力学模型进行理论分析,得出墩台滑动的主要原因是由于桩基侧向土体约束作用极低所致的结论,计算时采用自由桩长的假定,结合现场地形情况提出"纵向顶撑、横向限位"的桥梁加固原则,采用墩台之间设置水平系梁、桥台外侧设置横向限位桩、台后地基钻孔释放应力等整治措施。     

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高速铁路为人们提供了一种高效的运输方式.本文借鉴弹性系数法的相关理论,首先运用广义费用函数测算样本中高铁开通前后两地区综合客运成本的变化,结合两地区高铁开通前后客运量的变化得到了运输成本弹性系数,用于衡量两地区对于高铁开通的迫切性程度,从而在另一个层面衡量高铁建设的可行性.然后根据运输经济学及新经济地理学的相关理论,从人口、距离、人均GDP差异、平均人均GDP和产业结构相似度5个维度对样本的运输成本弹性系数进行建模,运用神经网络的方法来拟合其对运输成本弹性系数的影响情况,并以此为依据来测算北京市和张家口市对即将开通的京张高铁的迫切性程度.     

Commuters’ behavior towards upgraded bus services in Greater Beirut: Implications for greenhouse gas emissions,social welfare and transport policy

Climate change is one of the most critical environmental challenges faced in the world today. The transportation sector alone contributes to 22% of carbon emissions, of which 80% are contributed by road transportation. In this paper we investigate the potential private car greenhouse gas (GHG) emissions reduction and social welfare gains resulting from upgrading the bus service in the Greater Beirut Area. To this end, a stated preference (SP) survey on mode switching from private car to bus was conducted in this area and analyzed by means of a mixed logit model. We then used the model outputs to simulate aggregate switching behavior in the study area and the attendant welfare and environmental gains and private car GHG emissions reductions under various alternative scenarios of bus service upgrade. We recommend a bundle of realistic bus service improvements in the short term that will result in a reasonable shift to buses and measurable reduction in private car emissions. We argue that such improvements will need to be comprehensive in scope and include both improvements in bus level of service attributes (access/egress time, headway, in-vehicle travel time, and number of transfers) and the provision of amenities, including air-conditioning and Wi-Fi. Moreover, such a service needs to be cheaply priced to achieve reasonably high levels of switching behavior. With a comprehensively overhauled bus service, one would expect that bus ridership would increase for commuting purposes at first, and once the habit for it is formed, for travel purposes other than commuting, hence dramatically broadening the scope of private car GHG emissions reduction. This said, this study demonstrates the limits of focused sectorial policies in targeting and reducing private car GHG emissions, and highlights the need for combining behavioral interventions with other measures, most notably technological innovations, in order for the contribution of this sector to GHG emissions mitigation to be sizable.