井式渗碳炉流场模拟与优化设计

为解决船用柴油机关键零部件在使用井式渗碳炉时出现的气氛流动不均匀问题,基于流体力学分析软件ANSYS Fluent,根据某大型圆筒形井式渗碳炉的具体结构和尺寸建模并模拟炉内的气体流动过程.通过分析炉内气氛的流动特点,揭示了不同入口速度下炉内气氛的流动规律,从而指导设备风扇转动速度的选取.同时,为进一步均匀炉内气氛,设计出具有不同角度的导流装置.通过对加装导流装置前后炉内流场模拟结果分析发现,加装导流装置后炉内流速不均匀的情况能得到较好的改善,且导流装置呈270°时效果最佳.优化后的流场流速相较于原始流场速度提升达到36%～40%,解决了渗碳炉内工作区域与风扇区域流速差异过大的问题,使炉内气氛流动性得到了较为明显的改善,为新型渗碳炉的结构改进和技术创新提供了理论支撑.     

拟建边坡对邻近隧道及进洞道路稳定性的影响分析

邻近乐业至百色高速公路伶站隧道某施工中的产业园挖方边坡侵占了伶站隧道上方和洞口100 m范围,边坡开挖或滑塌可能对隧道形成较大安全隐患,隧道进口道路外为产业园填方边坡,边坡滑塌可能侵占道路,对道路安全亦有较大威胁。对此,文章采用无人机倾斜摄影技术+ContextCapture(Smart3D)软件生成三维实景模型对边坡进行定性分析,采用GEO5(2022版)软件边坡稳定分析模块对边坡稳定性进行定量分析。结果表明：填方边坡按原设计各工况均属基本稳定状态,暴雨工况下稳定性系数多接近1.05,安全储备不足,特别是暴雨工况或持续降雨工况下边坡接近极限平衡状态,且推测滑面剪出口多位于坡脚挡墙之上,滑塌后可能侵占高速公路路面,需加强坡体防护;挖方边坡按原设计正常工况属欠稳定状态,暴雨工况属不稳定状态,原设计开挖坡率及防护措施下坡体极有可能出现失稳,进而对隧道结构稳定造成不利影响。     

公路建设项目前期阶段造价管理研究

文章通过对当前公路建设项目前期阶段造价管理存在的问题进行分析,提出加强方案比选和造价编制与审查,推行设计监理、限额设计,严格建设程序,重视基础资料调查等前期阶段造价管理的重点,为公路建设项目前期阶段造价控制提供参考。     

港口设备配置优化研究

构建了港口设备的非均衡模型,通过非均衡指标量化设备配置的合理度,对日照港设备配置运用港口设备合理拥有量模型进行实证分析。通过比较,两模型计算所得结论基本一致,这就证明采用港口设备的非均衡模型判断港口设备配置合理性的方法具有可行性。     

马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案研究

对马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案进行了分析和研究;针对单线自动站间闭塞情况提出了CTCS-2级列控系统方案;通过综合比较后提出马来西亚东海岸铁路列控系统推荐方案,可为CTCS-2级列控系统在单线自动站间闭塞中的应用提供一定参考.     

IFC标准下隧道智能管理系统建立与应用

建筑信息模型(BIM)是一种有效的复杂工程信息综合管理方法,为了实现隧道类岩土工程信息在BIM模型中进行清晰、规范表达的目的,将IFC标准文件针对隧道领域进行相应拓展,实现了不同平台之间信息无损交互传递.通过参数化族建模方式创建隧道构件族库,采用坐标定位的形式拼装隧道工程模型,并将所建立的模型参照IFC拓展标准进行实体...     

沈山高速公路局域路网交通现状及运营风险饱和度分析

以沈山高速公路局域路网为研究对象,首先对局域路网的交通现状进行分析,基于局域路网运营风险饱和度模型,对沈山高速改扩建项目影响区域路网运营风险饱和度进行计算,提出在局部分流中只考虑小流量短时分流,在改扩建交通组织中重点向剩余容量大的路段分流的措施建议。研究成果可为交通量分析预测和施工期交通组织方案提供参考。     

沥青路面抗滑恢复技术研究

针对沥青路面抗滑性能的影响因素,从沥青混合料设计的角度,分析了不同类型的集料和混合料级配对路面抗滑性能指标BPN和DF₆₀的影响,分析了OGFC-13沥青混合料的抗滑性能及其衰减规律。研究结果表明：(1)沥青混合料的纹理特征、干湿状态对其抗滑性能影响显著;(2)为保证沥青路面的抗滑性能,应优先选取耐磨性较好的集料,沥青混合料级配类型选取骨架密实结构;(3)OGFC-13沥青混合料类型路表抗滑性能表现良好,能够有效提高行车的安全性能。     

级配碎石在京雄高速河北段基层的应用

通过总结京雄高速河北段级配碎石结构层整体施工过程的质量控制经验,提出了级配碎石结构层施工控制要点,形成了一套涵盖原材料关键控制指标的选取、配合比设计方法、以及混合料拌和及摊铺碾压过程中的工艺和质量控制关键点的级配碎石施工技术方案,可为北方地区级配碎石施工提供参考。     

基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM（支持向量机）模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明：(1)误差对比：当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度：组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差（MAE）提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。