水流流向对圆柱群阻力特性影响研究

为解决工程实际中桩群码头的水流绕流阻力计算问题,以指导涉及桩群的物理模型试验和数值模拟计算等工作,在归纳总结已有的研究成果的基础上,通过先进的数显式测力设备和悬浮测力法对有限深度均匀水流中,不同水流流向对圆柱群绕流阻力影响的测试研究,得出迎流角对圆柱桩群阻力的影响规律,并得出圆柱桩群阻力的迎流角影响系数和其经验公式,并进一步归纳总结出迎流角度为θ的矩形排列圆柱桩群的总阻力计算经验公式;并通过试验测试得到了良好的验证,证实了这些研究规律和公式的正确性和可靠性.该研究成果进一步完善和发展了有限深度均匀水流中,水流流向对圆柱群绕流阻力影响特性规律,并指出该研究的工程意义与价值.     

地铁综合监控系统的集成模式

通过对国内外城市轨道交通综合自动化系统的调研,结合广州地铁多条线路的综合监控系统的实际工程经验,详尽分析目前地铁综合监控系统的集成模式.通过比选指出顶端信息集成模式存在的不足,并提出将相关控制层设备纳入综合监控系统的深度系统集成模式的设计新思路.     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。     

大深度浮力驱动式水下运载器的浮潜运动研究

基于模型试验,对大深度浮力驱动式水下运载器的上浮运动进行研究与分析,基于数值仿真,提出大深度浮力驱动式水下运载器浮潜运动的快速预报方法,并将预报结果与模型试验结果进行对比,证明快速预报方法的准确性。使用快速预报方法,针对水下运载器比重变化、流体密度变化、水下运载器初速度以及水流扰动4种因素对浮潜运动的影响进行研究.此外,对水下运载器作六自由度运动时所受的水动力进行计算,为后续的六自由度运动预报和研究提供基础。     

CDM法加固高桩码头软土岸坡的有限元分析

天津港曾多次发生岸坡变形导致高桩码头构件损伤的工程案例,现有的工程实践表明,CDM基础是加固高桩码头岸坡的有效方法。文章基于ABAQUS建立高桩码头的岸坡-CDM-结构三维有限元模型,分析采用CDM加固岸坡的效果。通过对比加固前后的岸坡土体位移、桩基变形和桩基内力,验证CDM方法加固高桩码头岸坡的有效性。为提高CDM加固高桩码头岸坡的实际应用,对不同CDM加固深度下的加固效果进行研究,结果表明,随CDM加固深度的增加,高桩码头桩帽-横梁处的剪力和弯矩、桩身最大拉应力均先减小后增大,存在最优加固深度。     

中通客车创新"三会一课"新形式

新形势下如何提高基层党组织的凝聚力和战斗力,更好地发挥党组织的引擎作用,使党建工作更接地气更具活力,需要深度思考和大胆创新工作内容和方式方法。近年来,中通客车控股股份有限公司党委高度重视"三会一课"的质量和效果,坚持作为加强思想政治工作的重要基础性工作来抓。底盘车间党支部坚决贯彻党委部署,开展"大学习、大讨论、大调研"活动,严格落实"三会一课"制度,将其作为党员日常教育管理和提高工作水平的重要途径。     

隧道混凝土防水性能研究

从多孔介质渗流力学角度出发,研究了水在混凝土中的渗流规律,通过试验测定了混凝土的渗透系数和启动压力梯度,并结合非Darcy渗流理论分析了水在混凝土内渗透深度和时间的关系.结果表明,混凝土的渗透系数极低;水在渗透过程中存在一个平衡深度;隧道混凝土可以达到较高的抗渗等级,而抗渗等级法不适合评价高强混凝土.通过研究,提出抗收缩能力才应是防水混凝土的关键问题所在,并希望在今后的防水混凝土配合比设计中得到足够重视.     

基坑工程悬臂式支挡结构嵌固深度计算方法改进建议

国内基坑设计规范对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算规定有较大争议,安全富余不足;欧洲标准和英国标准中的计算规定虽然理论正确,但采用传统简化方法计算得到的嵌固深度偏于保守。对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算原理进行总结,并对国际和国内基坑设计规范中相关规定存在的问题进行分析。建议采用分项系数法并考虑严格的力和力矩平衡条件,进行悬臂式支挡结构的嵌固深度计算,得到的嵌固深度大于国内设计规范的计算结果,小于国际上通用简化方法的计算结果。采用改进的计算方法在理论上更合理,可以保障悬臂式支挡结构的安全和经济性。     

基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型

为提高复杂交通局面下的船舶航迹预测精度,提岀一种基于生成对抗网络的船舶航行轨迹预测模型(Gen-erative Adversarial Networks with Attention and Interaction,GAN-AI)对多艘船舶轨迹同时进行预测.通过编码器对船舶轨迹时空序列进行编码,设计交互模块对多艘会遇船...     

基于深度学习CaffeNet模型的综合交通设施场景分类与识别研究

综合交通设施场景的自动分类与识别对交通网络布局、城市规划、智慧城市建设等方面有重要的研究与实践价值.鉴于目前研究主要集中在单一的交通设施目标识别与检测方面,采用速度快、分类精度高、适宜于海量数据运算的CaffeNet深度学习模型,基于迁移学习思想,通过5层卷积、3层池化、1层全连接等过程提取机场、桥梁、停车场、港口、火...