混凝土冻融破坏机理分析及寿命预测

为提高高寒地带混凝土的耐久性,对混凝土的冻融破坏机理进行了分析,并对受到冻融破坏后的混凝土寿命预测方法进行了简介。分析表明,目前混凝土冻融破坏应用比较成熟的理论为静水压理论和渗透压理论,静水压理论和渗透压理论的主要区别就在于未冻水的迁移方向。混凝土抗冻性影响因素主要有水胶比、含气量、粗集料和掺合料。每种影响因素作用的机理不同,但都共同影响着混凝上在冻融环境下的耐久性。既有研究建立的混凝土冻融寿命预测方面还仅停留于理论层面,能够指导工程实践应用的寿命预测模型仍有待进一步研究。     

基于模型预测控制的智能车轨迹跟踪控制研究

为了完成智能车的轨迹跟踪,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪方法,利用将运动学模型这个非线性系统线性化的方案,来获得必须的线性时变系统,采取模型预测控制的三要素来设计控制器。并且基于MPC在控制过程中能增加多种约束的优点,建立基于车辆运动学模型的约束做轨迹跟踪仿真实验,最后,基于山东理工大学智能车平台上GPS提供的定位信息,在校园中采集路线并对前提规划好的的轨迹进行实车验证。实验结果表明:基于MPC算法所设计的控制器能快速且稳定地跟踪期望轨迹。     

基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法

针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。     

粗糙床面水流运动特性试验与建模研究

山区河流的大尺度粗糙床面对水流运动特性的影响是航道整治工程中的重要问题。文章基于模型试验研究,并结合CFD计算分析的方法,研究了不同摆放密度的混凝土立方块体对有限水深流动的自由液面波动、纵向流速分布以及纵向水头损失的影响。在此基础上,文章根据水流阻力的影响因素,对传统经验公式开展了相关修正,并采用非线性多元回归法对经验修正系数进行了回归分析。研究结论表明:文章所提出的经验公式具有更加普遍的适用性,且经验公式的预测结果与试验和CFD计算结果相一致,对于航道整治工程具有重要参考价值。     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。     

岩爆灾害研究与进展

为阐明岩爆机理,减少岩爆灾害,对岩爆的定义、分类、研究方法、特征、形成条件、预测方法及防治措施进行了系统的阐述。在前人工作的基础上,结合国内外已有的工程实例,对岩爆的时空特征和发生部位的岩性特征进行了剖析,对已有的岩爆研究方法和预测方法进行了合理分类和简要介绍,指出了部分研究方法的不足之处和预测工作的发展趋势。综合现有研究表明:岩爆分类采用的标准各有不同,其研究方法还具有改进的空间;适用于大部分工程的岩爆预测方法仍在探索和完善中;有效的岩爆防治措施有待进一步研究和优化。     

基于岩体指标和掘进参数的TBM净掘进速率预测模型

净掘进速率是TBM施工速度的主要评价指标,与围岩物理力学性质、TBM掘进参数之间存在一定相关性。文章以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,基于现场实测数据,选择岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、泊松比、岩石耐磨性CAI值等岩体指标,以及刀盘推力和刀盘转速等掘进参数,进行TBM净掘进速率与有关影响参数之间的单因素相关性分析,得到相应拟合公式;基于TBM净掘进速率与岩体指标、掘进参数之间的相关性,利用多元非线性回归方法建立了TBM净掘进速率预测模型。通过将兰州水源地建设工程输水隧洞实测TBM净掘进速率和预测结果进行对比,验证了TBM净掘进速率预测模型的合理性。研究结果表明:(1)在复杂的多种地质条件下,TBM净掘进速率与岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、岩石耐磨性CAI值、刀盘推力以及刀盘转速呈负相关关系,与泊松比呈正相关关系;(2)干湿状态对岩石耐磨性CAI值有一定影响,饱和状态下岩石耐磨性CAI值与TBM净掘进速率之间的相关性更显著;(3)建立的多元非线性回归预测模型,预测精度较高,可为相似地质条件下TBM净掘进速率估算提供参考。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

四平市紫气大路立交工程总体设计

为加快东北重要工业基地四平市基础设施建设,紫气大路与东盛大街交叉口需进行总体规划设计。通过对紫气大路立交工程的项目定位、工程现状及规划要求等进行分析和论证,提出3种可行性枢纽立交方案。经过方案对比,确定最佳方案为组合式造型,并对立交工程进行总体设计。