基于强度折减法的软硬不均地层隧道开挖方法转换时机研究

为确定隧道穿越软硬不均地层区段中隔壁台阶法向三台阶七步开挖法的工法转换时机,以某地下公路隧道为工程背景,考虑掌子面与软硬地层分界面不同相交位置关系,应用强度折减法对不同工况下隧道安全系数进行计算,获得掌子面与地层分界面相交位置改变时隧道安全系数的变化规律,通过数值计算,分析不同工况下隧道支护结构的变形及应力特征,进而确定隧道开挖及支护方法转换的合理时机。研究结果表明： 1）当基岩覆盖拱顶厚度达4 m后,隧道安全系数增长速率减慢并很快进入稳定状态; 2）基岩覆盖拱顶厚度达3 m后,支护结构变形及应力基本进入稳定状态; 3）确定当基岩覆盖拱顶厚度为4 m时由中隔壁台阶法转换为三台阶法,并通过工程实践对此转换时机的可靠性进行了验证。     

基于LabVIEW的地面电子单元C接口眼图算法研究与实现

基于LabVIEW平台的地面电子单元C1信号眼图算法,计算C1信号的眼图图形、幅值、平均数据率、上升时间、下降时间,以及掩膜入侵点参数值是否满足标准要求。设计实现眼图及相关参数计算的硬件、软件环境：硬件设计选用NI板卡实现数据采集与处理;软件设计采用LabVIEW语言编程,通过处理C1信号离散点计算眼图图形及参数数值,最终依据眼图参数值判定C1信号性能。通过试验对比同一地面电子单元输出信号眼图算法与示波器眼图模块的计算结果,得出眼图算法与硬件环境设计相关的结论,即在眼图算法与示波器的硬件环境接近的情况下,二者的计算结果也更接近。试验结果表明：基于LabVIEW实现的眼图算法具有稳定性、可用性与低成本优势,且可通过优化硬件环境提升算法的可信度。     

基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络

针对点云的稀疏性和无序性对目标检测准确率的影响,本文提出了一种基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络VPC-VoxelNet。首先,利用图像检测目标信息构造虚拟点云,增加点云的密集程度,从而提高目标特征的表现;其次,增加点云特征维度以区分真实和虚拟点云,并使用含置信度编码的体素,增强点云的相关性;最后,采用虚拟点云的比例系数设计损失函数,增加图像检测有监督训练,提高二阶段网络训练效率,避免二阶段端到端网络模型存在的模型误差累计问题。该目标检测网络VPC-VoxelNet在KITTI数据集上进行了测试,检测精度优于经典三维点云检测网络和某些多传感器信息融合网络,车辆检测精度达到了86.9%。     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

复杂空间形态边坡的稳定性分析

为合理评价复杂空间形态边坡的稳定性,基于边坡的三维点安全系数,利用三维数值模拟,提出了边坡稳定性的三步点安全系数计算方法.首先,采用强度折减法降低边坡体的抗剪强度指标,使边坡处于临界状态或者大变形状态,计算边坡临界状态的位移场;其次,设置实际的边坡岩土体物理力学参数,计算当前状态应力场;最后,综合临界状态位移场和当前状态应力场,计算边坡的点安全系数.将此方法应用于贵州贞丰煤电厂运煤道路高边坡工程,计算结果表明:未加固边坡的整体安全系数虽大于设计值1.35,但坡脚局部稳定性系数小于设计值;按照点安全系数分布规律对该高边坡的下部两级边坡采用锚杆加固,确定坡脚锚杆加固的范围为下部两级边坡,锚杆加固深度为坡面以下8 m,锚杆间距为2.0 m,锚杆直径为25 mm,锚杆加固后,边坡的局部稳定性得到显著改善,坡体点安全系数均大于1.35.      

高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程. 方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理. 在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.     

基于G.8032的二层以太环网两点故障保护方案研究

ITU-T提出了以太网环网保护切换的方案,即G.8032标准.该标准采用备用链路的方法,当故障发生时,开通备用链路.但是,该标准只针对一点故障的保护,对于两点故障的保护能力还是空白,本文主要讨论基于G.8032标准的两点故障的保护.     

基于多点约束法的鼓式制动器有限元分析

为研究径向浮动蹄式制动器的性能特点,利用接触与多点约束相结合的方法,建立了结构有限元模型.经对比发现,该模型较传统模型能更准确的反映摩擦片的受力状态,且制动力矩仿真结果与试验数据有较好的一致性.利用该模型对制动器制动性能和摩擦片应力分布情况进行的仿真计算结果表明,径向浮动蹄式制动器有利于改善车辆制动跑偏现象和领蹄的受力状况,提高车辆的行车安全性和领蹄摩擦片的耐磨性:从蹄的受力均匀性有待进一步提高.     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.