基于MMLS3设备的OLSM抗反射裂缝性能研究

为评价开级配大粒径沥青碎石（OLSM）抗反射裂缝性能及其影响因素,采用MMLS3设备对1/2路面结构进行弯拉-剪切作用下反射裂缝模拟试验,测定不同集料粒径、分形维数、胶浆膜厚度和粉胶比等影响因素下OLSM面层的瞬时应变幅值,分析不同影响因素下OLSM面层裂缝扩展规律。结果表明：OLSM面层随加载的累积应变、瞬时应变幅值和裂缝扩展速率均显著低于AC面层,终裂时其加载次数比AC面层提高了64.9%;随着公称最大集料粒径的增大,OLSM面层随加载的瞬时应变幅值和裂缝扩展速率显著降低,终裂时OLSM-30和OLSM-40面层加载次数比OLSM-25面层分别提高了20.2%和41.5%;随着分形维数的减小,OLSM面层随加载的瞬时应变幅值和裂缝扩展速率先提高后降低,终裂时加载次数先提高后降低;随着胶浆膜厚度和粉胶比的增大,OLSM面层随加载的瞬时应变幅值、裂缝扩展速率先提高后降低,终裂时加载次数先提高后降低。OLSM对裂缝扩展起到较好的抑制作用,具有良好的抗反射裂缝性能;大粒径集料对裂缝扩展起到较好的抑制作用,选用较大集料粒径的OLSM可有效提高其抗反射裂缝性能;随着分形维数、胶浆膜厚度和粉胶比的增大,OLSM抗反射裂缝性能先提高后降低;采用分形维数2.39~2.43、胶浆膜厚度50~56 μm和粉胶比1.2~1.4设计OLSM,可有效提高其抗反射裂缝性能。     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

船舶操纵模拟器上海洋山港港区三维视景仿真

针对船舶操纵模拟中的三维视景仿真的特点,开展船舶操纵模拟器中关于上海洋山港港区三维视景仿真的研究。以Google Earth提供的电子地形图像为基础,经过等高线和矢量化方法的处理,生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),并利用Multigen Creator建立直观的上海洋山港港区三维地形模型,再利用Vega的三维视景渲染功能对其进行渲染和驱动。根据该方法建立的上海洋山港港区三维视景模型库在模型精细度、逼真度和实时运算等方面,都能满足船员实操练习所需的条件。     

调距桨桨叶连接螺栓过渡圆角光弹性试验研究

苛刻的空间尺寸要求和严酷的使用环境使得调距桨桨叶连接螺栓设计极为重要,为研究连接螺栓螺帽螺杆圆角过渡区域因截面形状突变存在的应力集中情况和应力分布规律,以某型调距桨桨叶连接螺栓联接组件作为试验模型,采用光弹性试验方法测得其应力分布和应力集中系数,并与有限元仿真分析结果进行了对比验证,为桨叶连接螺栓组件结构设计及其优化提供重要支撑。     

“天鲲”号超大型自航绞吸挖泥船总体设计技术

结合国内外超大型绞吸挖泥船的特点和发展趋势,对我国自主研发设计的"天鲲"号超大型自航绞吸挖泥船的船型、主尺度和总布置等总体设计要点进行详细论述,形成了大型绞吸式挖泥船船型论证分析的总体思路,为超大型自航绞吸式挖泥船的总体设计提供参考,提升了国内整体绞吸船的设计和建造水平。     

拖航工况下半潜平台撑杆波浪砰击敏感性研究

半潜式平台在拖行过程撑杆等细长结构承受的波浪砰击对结构安全影响较大,相关船级社规范中明确要求结构分析过程中需要考虑波浪砰击载荷。基于传统势流理论的数值方法已经被广泛的应用于浮式海洋平台的水动力和砰击载荷的研究,但是对于复杂的粘性干涉效应、波浪爬升、波浪破碎和波浪砰击等实际工程问题不能够运用势流理论准确模拟。非定常的计算流体力学CFD (Computational Fluid Dynamics)方法能够较为准确解决上述问题。因此,本文以982半潜式海洋平台为研究对象,采用计算流体力学中的动态重叠网格方法和流域体积域方法VOF(volume of fluid),结合水池物理模型试验结果,对平台在拖行工况下撑杆的波浪砰击进行研究。主要对半潜平台撑杆在三种不同流速和风速的拖航工况下撑杆受到的砰击压力的敏感性进行了分析研究,分析波浪砰击下撑杆的瞬态砰击压强分布情况,得到波浪砰击压力危险区域,同时给出拖航工况下撑杆砰击压力系数的变化规律,为分析预报半潜式平台撑杆在复杂的拖航海况下受到的砰击压力提供了参考。     

交通出行统一帐号的电子支付MaaS运营探索

交通出行已经定位为民生实事,要求2019年全国260个地级以上城市交通出行城际无障碍互联互通,同时交通出行在不断创新的服务推动下已经悄然升级到MaaS一体化智慧出行新时代,电子支付已经成为交通出行MaaS服务的强力推手,必须对各类电子支付实现集约化运营。提出了基于统一帐号的金融级安全+电信级通信能力的交通出行聚合支付体系架构,基于该体系架构交通运营机构可利用自身优势资源,向用户提供多种账户,多种接入方式的出行全业务聚合支付服务,在完成交通运输部城市交通出行互联互通的同时构建了基于资金信息流的出行“数据链”,向云计算和大数据的智慧服务和运营体系推进。     

加强航海人员VTS意识的必要性

文中首先阐述了VTS的重要性,为进一步发挥VTS作用,提出了加强航海人员VTS意识的必要性,并结合案例进一步论证航海人员VTS意识的重要性,最后结合国际公约及国家的相关规则,对现有航海人员的培训提出细化及增添的建议,提出了通过岸基管理、航海人员的培训及港口国监督等方法来提升航海人员的VTS意识。     

宜昌市夜明珠路总体方案研究

结合宜昌BRT(快速公交系统)建设对宜昌市夜明珠路进行改造,受众多因素控制,道路改造难度较高。介绍了工程建设条件及总体设计方案。总体方案结合路线两侧现状地形、控制因素等不同特点,将路线分为沿河线段和合流线段两个典型路段,并进行方案比选,综合各方面因素,得出了推荐方案。     

Bayesian network for red-light-running prediction at signalized intersections

Abstract

Red-light-running (RLR) is an important reason for the large number of intersection-related fatalities, injuries, and other losses. The accurate RLR prediction can effectively reduce crashes caused by RLR behavior. The RLR prediction is usually composed of two parts: the vehicle’s stop-or-go behavior and the arrival time when the vehicle reaches the stop line. Previous stop-or-go prediction models are usually based on embedded traffic sensors using machine learning algorithms. While based on the continuous trajectories collected by radar sensors, RLR prediction can be conducted more effectively. In this paper, a probabilistic stop-or-go prediction model based on the Bayesian network (BN) is proposed for RLR prediction. We extend the deterministic output into the probabilistic output, which provides decision-makers with greater autonomy. The causality of BN improves the interpretability of the prediction model. The BN model is calibrated and tested by the continuous trajectories data measured by radar sensors installed at a signalized intersection. We not only consider the movement measurements of individual vehicles (e.g., speed and acceleration), but also take into account the car-following behavior. As a comparison, different machine learning models and the model based on the inductive loop detection (ILD) are adopted. The results show that the proposed BN model has a high prediction accuracy and performs better in the feature interpretation. This paper provides a new way for probabilistic RLR prediction based on continuous trajectories, which will significantly improve traffic safety of signalized intersections.