高速公路路堤和路面软基病害检测及加固处理

某高速公路 K1 0 4 2 0 0～K1 0 6 5 0 0段穿过鱼塘 ,路堤采用钢渣水中挤淤法施工 ,通车后路面出现了严重的纵向裂缝、车辙、沉陷 ,影响了路面的使用性能 ,同时路堤存在滑动的隐患 ,必须进行加固处理。为此 ,首先通过系统检测 ,分析路面裂缝产生的原因 ,然后提出针对性的加固处理方案 ,最终实施加固处理施工 ,所取得的成果对其它高速公路的维修加固具有参考价值     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

真空与超载预压联合加固高速公路软土地基

结合广东省开阳高速公路软弱地基段排水固结处理的施工实例 ,介绍了真空预压法与超载预压法联合处理软基的基本原理及施工工艺。沉降观测结果表明 ,联合加固法比单一的软基处理方法具有更好的加固效果 ,是一种更为经济有效的软基处理方法     

基于动态神经网络模型的交通事件检测算法

本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合，提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法，并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法，改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真，得到令人满意的效果。     

神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究

利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统，可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示，以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例，研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

模糊神经网络在发动机失火故障诊断中的应用

利用模糊神经网络对发动机失火故障进行诊断,建立起了模糊神经网络控制模型,应用MATLAB软件对其进行训练及仿真,结果表明此控制方法是有效的、可行的。     

BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用

分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。     

公路软基沉降双曲线预测法的进一步探讨

双曲线法是一种重要的沉降预测方法。由于待定参数少且其易于确定，表示的沉降发展规律与许多实际工程相符合，因而广泛应用于公路软基沉降预测中。本文通过汕汾高速公路实例，对双曲线法进行公路软基沉降预测的影响因素进行了深入分析，并提出了改进沉降预测精度的措施。     

EPS轻质路堤在同三国道港新段高速公路中的应用

通过EPS轻质路堤在同三国道港新段高速公路中的应用，介绍EPS这一种软基处理的新型技术。