多跨连拱跨海景观桥关键技术研究

多跨连拱景观桥景观优美、造价不高、施工技术成熟。对多跨连拱桥的总体布置、计算、施工、耐久性进行了分析和设计。主拱上方会与腹拱形成一个三角框架体系,由此产生的温度力十分大,正常的配筋根本无法满足要求。故需将腹拱与主拱断开,腹拱采用简支方式支撑在主拱上。跨海桥梁设计中,耐久性设计是一个关键点,需采取增大保护层、控制裂缝、表面涂装及添加阻锈剂等综合措施。     

基于移动互联网的公共交通车辆轮胎养护平台与大数据分析

本文通过阐述如何建立轮胎专家数据库,怎样应用车联网传感器和移动互联网技术,又如何借助轮胎异常预警算法,为城市公交公司管理者、工程师和驾驶员提供一整套行之有效的解决方案。公交车是城市公共交通运输体系中的重要一环,甚至可以说是最重要的一环。它承担的公共交通任务是,为尽可能多的市民提供安全、实惠的城市出行选择。因为涉及的市民数量大。     

新加坡公共交通发展经验及启示

通过实际考察和走访咨询,系统地总结了新加坡的公共交通发展经验。首先介绍了新加坡对小汽车和公共交通发展采取的＂推、拉策略＂,以及新加坡公共交通的发展历程。在此基础上,对新加坡公共交通发展的成功经验进行了归纳和总结,包括管理机制、公共交通设施建设、公共交通运营系统、政策法规等方面的内容。结合我国城市交通发展的现状和特点,对城市公共交通的发展提出了措施和建议。     

扑热息痛多腔体贮库式植入剂的制备及体外释放性能检测

目的以聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）为载体,制备扑热息痛贮库式缓释体系,研究其体外释药性能。方法用微机电技术制备扑热息痛多腔体贮库式植入剂,采用高效液相色谱法检测药物的释放性能。本实验采用C18色谱柱,以甲醇-水（15：85）为流动相,检测波长为215nm,流速为0．8mL／min。结果载体形状不同,体外药物释放速率具有明显差异,外方内六边形扑热息痛植入剂缓释曲线符合Higuchi方程。结论扑热息痛多腔体贮库式植入剂制备工艺可行,载体的腔体形状对体外药物释放速度有较大影响。     

中国枢纽港集装箱码头多式联运吞吐量快报(2015年2月)

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压实度对高液限粘土力学性质影响分析

为了研究压实度对高液限粘土力学性质影响,同时试验分别进行了不同压实度土体CBR值、不同压实度试件抗压强度、不同压实度下试件抗剪强度、不同压实度下回弹模量试验,试验结果表明随着压实度增大,土体CBR、无侧限抗压强度、抗剪强度、回弹模量相应提高。在压实度相等情况下时间越长进行试件测试,力学性质指标出现下降趋势,但下降幅度有所不同。     

基于Adams与Isight的某转向机构运动学仿真及多目标优化

针对东风某重型商用车在使用中存在的轮胎异常磨损问题,利用Adams/View对该样车双轴转向机构进行参数化建模与运动学仿真,仿真结果表明:各车轮实际转角关系与阿克曼理论转角关系存在一定误差,其中第二轴两车轮转角误差较大,导致该轴轮胎磨损严重。利用多学科优化软件Isight集成Adams/View建立了转向机构运动学仿真优化分析流程,采用正交数组DOE分析法和NCGA遗传算法实现了该转向机构的多目标优化。优化结果表明:优化后各车轮转角误差大大减小,有效解决了车轮异常磨损问题。     

短期高脂饮食改变大鼠对蔗糖的喜好和甜味觉的敏感性

目的探讨高脂饮食对大鼠甜味觉敏感性的影响。方法刚断乳雄性SD大鼠,适应1周后,高脂饮食喂养2周,按体质量增加程度将实验动物分为3组,即肥胖易感组(obesity prone,OP)、肥胖抵抗(obesity resistant,OR)组和对照组(control,C)。OP及OR组继续喂养高脂饲料,对照组转由正常饲料喂养(C-C),连续8周。采用条件性厌味(CTA)及双瓶选择实验,检测大鼠对甜味的喜好及其阈值变化,并测定大鼠热量总摄入量和食物转化效率。结果 1高脂喂养的OP大鼠体质量增加明显高于OR及对照组大鼠,而对照组大鼠体质量增加又高于高脂喂养的OR大鼠。2高脂喂养的大鼠(OP与OR)的蔗糖阈值明显低于正常对照组大鼠,但OP与OR大鼠之间的蔗糖阈值无差异。3高脂喂养大鼠(OP与OR)的蔗糖喜好明显高于正常对照组大鼠,而OP与OR大鼠之间的蔗糖喜好无差异。4高脂喂养的OP大鼠总热量摄入明显高于OR大鼠,但高脂饲料喂养与正常饲料喂养的大鼠总热量摄入无差异。5高脂喂养的OP大鼠食物效率明显高于OR大鼠及正常对照大鼠,而高脂喂养的OR大鼠食物效率与正常对照大鼠无差异。结论高脂饮食可通过增高大鼠甜味敏感性,从而影响摄食行为并引起肥胖。     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。     

基于高粘SMA-5沥青混合料的钢桥养护技术研究

首先分析了桃夭门大桥的工程特征及其使用的环氧沥青混合料特点,然后对高粘SMA-5的高温稳定性、低温抗裂性能以及抗水损害性能进行分析。结果表明,细粒式高粘SMA-5沥青混合料的60℃动稳定度为8580次/mm;冻融劈裂强度比为92.12%;低温破坏应变为3100με;残留稳定度为93.31%;高粘SMA-5具有良好的路用性能,能够与钢桥桥面紧密粘结,达到了良好的应用效果。