浅层地基加固中塑料排水板打设方法改进探讨

针对浅层地基加固中塑料排水板的“回带”问题,介绍了目前常用的塑料排水板打设改进的方法;在总结已有方法优劣势的基础上,结合工程实际情况,提出了新的改进方法。该法适用于吹填土地基的浅层加固,实际工程应用中完全解决了塑料排水板的“回带”问题,打设成功率超过80％,操作简单,造价经济,可为类似软基加固工程参考采用。     

屏蔽门顶部结构与土建风道梁连接方式分析

在城市轨道交通站台屏蔽门安装工程中,屏蔽门的风道梁接口问题比较突出。介绍了4种屏蔽门顶部结构与风道梁连接方案,并分析了各自的优缺点。通过对比分析得出:方案3相对较优;方案3与方案4相互配合,可以提高产品的可靠性,进而延长产品的实际使用寿命。     

基于流体逼近的路段交通流动态加载研究

路段交通流动态加载是动态交通网络分配模型中的重要组成部分,在路段交通流动态加载中,离散形式或者连续形式的点排队模型被广泛使用.本文在以往研究的基础上,提出基于流体逼近的连续型点排队模型,克服了原有点排队模型中排队负值的情况.通过分析可以发现,原有点排队模型实质上属于具有单一服务台和无限容量的排队模型,基于流体逼近的思想重新定义了原有点排队模型.其中3 个主要部分是流量守恒模型,车辆流出模型和时间相关的服务台模型,这3 个模型全部都是连续的.由于连续点排队对计算需求较高,本文将连续的排队模型离散化,模拟了3 种不同场景下车辆驶出、路段排队情况.本文模型克服了原有点排队中的负排队现象,并且排队过程满足先进先出的原则,模型具有良好的模拟效果.     

基于BP神经网络的钢-混组合结构PBL剪力键承载力

为实现钢-混组合结构PBL剪力键极限承载力的准确预测,通过分析既有推出试验结果,对PBL剪力键的作用机理及破坏模式进行总结,确定PBL剪力键纵向抗剪承载力的主要影响因素为开孔直径、钢板厚度、混凝土抗压强度、贯穿钢筋直径、钢板屈服强度等.以神经网络理论为基础,选用误差反向传播(BP)神经网络算法模型,选取钢板厚度、开孔直...     

桥台填土引起的基底附加应力的研究

引起桥台不均匀下沉的因素很多,但桥台填土是其中最重要的因素之一。因此对桥台填土产生的附加应力进行深入研究是很有实际价值的。传统计算方法是应用规范,进行查表确定附加应力系数而后进行计算。从74到07的所有规范看,均沿用相同的计算方法。但规范中的计算方法具有一定的时代局限性,是在特定条件下（规定了路基宽度,边坡,锥坡及基础形式）、特定的计算能力（计算机还没得到广泛应用）下制定的。以现在道路发展状况看,规范中的附加应力系数有很多不足。因此,利用土力学中的叠加方法,针对不同路基情况进行深入研究是很有必要的。在此通过计算分析,提出计算桥台附加应力的适用的计算方法。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

快速路出口辅路与地面交叉口协调控制策略研究

快速路出口及辅路通过的流量增大时,易造成出口下游交叉口的拥堵,同时拥堵会向上游蔓延造成快速路出口范围的拥堵。为缓解出口范围的拥堵,提出了一种新的协调控制策略。以辅路衔接路段排队为监测变量,协调计算出口下游交叉口的周期、绿信比和辅路的绿灯时长,并给出了各控制变量小步距连续调整的算法。仿真实验结果表明该协调控制策略是有效的,与固定配时策略相比,出口匝道通过固定流量持续时间至少减少了10%。     

基于弃尾队列的SCTP稳态吞吐量建模与分析

流控制传输协议（SCTP）是一个基于IP网络用于传输信令的新传输协议．由于其具有很多新的特性尤其对多宿的支持,使得其正在成为一种通用传输协议．本文对基于弃尾队列情况下的流控制传输协议的数据传输进行建模,得到一个稳态吞吐量关于丢包率的函数关系,并对结果进行仿真验证和分析．实验结果显示,该模型能够很好的估计流控制传输协议在弃尾引发丢包情况下的稳态吞吐量．     

基于IQA方法的信号交叉口左转延误计算

为了更科学地计算复杂交通流条件下的左转延误,分析了车辆到达和离去规律,采用排队增量累计( IQA)方法,提出基于IQA方法的信号交叉口计算左转延误计算模型,通过使用不规则的多边形来计算队列累积面积作为均匀延误值.该方法突破了Webster延误模型的条件限制,更好的描述了实际交通状况.结合福州市信号交叉口调查数据,验证了IQA方法计算的延误比Webster模型更符合实际,特别是许可型左转相位的信号交叉口.     

���ڸ��������ݵ��Ŷӳ��ȼ�ⷽ���о�

排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况.传统排队检测模型大多基于线圈检测器,且模型假设过于理想化,本文提出一种面向低采样率浮动车数据、具有良好数据驱动性的信控交叉口在线排队长度检测方法,方法关键在于利用队尾浮动车位置估算最大排队长度.检测过程采用固定时间间隔,主要步骤包括地图匹配、等距划分交叉口进口道并统计停车点数量、判定队尾浮动车的位置、修正得到最大排队长度估计值.实测数据表明,此方法的精度与浮动车比率有直接的关系,在浮动车比率较高的许多主干路交叉口,精度可以达到理想效果,30 m以内的平均绝对误差对高峰期的排队检测依旧具有很大价值.