“工厂法”沉管隧道早期性能的足尺试验研究

由于沉管隧道管段体积大、结构形式复杂、施工工艺复杂,容易因温度、收缩以及约束等原因,造成管段结构在预制阶段出现危害性裂缝,进而影响结构的服役性能和耐久性能。文章依托在建港珠澳大桥沉管隧道工程实例,开展了足尺试验,对"工厂法"沉管管节关键部位的温度和应变发展实施了监测,分析对比了温度发展规律和应变发展规律。分析结果表明:在早期因混凝土水化热引起温度上升,整个管段结构膨胀受拉,温度到达峰值后逐渐下降,结构也收缩恢复;但由于混凝土自收缩等因素的存在,结构最终收缩受压。研究所提供的试验结果可作为深入进行数值分析的一个基础。     

高含水集输管道内腐蚀预测与检测技术及应用

高含水油气管道内腐蚀穿孔频发,严重影响生产和环境。因此,油气管道内腐蚀的预测与检测是亟待解决的问题。常规检测耗资大,且效果差,结合美国腐蚀工程师协会内腐蚀直接评价标准和流体数值仿真技术(CFD)预测管道内腐蚀模型并与现场管道高程数据相结合,实现对高含水油气管线积水与易发内腐蚀位置的预测,针对该位置开展管体腐蚀检测,该方法在现场得到成功应用。通过现场检测数据来验证和修正预测模型,为解决高含水油气管道内腐蚀提供一种方法。     

AIS信息服务平台上线运行 公众可免费获得船舶实时动态数据

<正>2月4日,交通运输部海事局船舶自动识别系统(AJS)信息服务平台上线运行,标志着我国沿海及内河船舶实时动态权威数据正式对社会开放。社会公众可免费通过平台了解航行于我国沿海和内河水域船舶的实时动态数据。初步估算,社会公众可通过平台掌握日均3.5万艘船舶的动态数据,了解船舶交通流密度,并可按需以单船或组合方式查询船舶相关信息,包括船舶实际位置、航速等。同时,平台还集成了船舶劳氏数据信息、港口基本信息,潮汐预测信息、气象信息等综合数据,为用户     

基于BP人工神经网络的滑坡预测分析

文章以汶川地震引发的滑坡为研究对象,以震中距、地震烈度、坡度、前缘高程、坡高和岩性等影响坡体稳定性的因素为切入点,利用BP人工神经网络对实际坡体的稳定性进行了预测分析。结果表明,BP人工神经网络方法能有效预测坡体的稳定情况。     

基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。     

基于灰色理论的隧道围岩收敛预测

文章根据隧道围岩收敛监测信息,应用灰色系统原理和方法,建立了GM(1,1)模型并进行了预测。预测结果表明,灰色模型预测值与实测值吻合程度较好,能为隧道的动态设计和信息化施工提供决策依据。     

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。     

大型车辆侧翻预测和控制技术研究进展

大型车辆引起的重特大侧翻事故频发会造成严重的人员伤亡和财产损失,因此,提高中国大型车辆防侧翻技术水平显得尤为重要.通过阐述国内外在车辆侧翻预警和稳定性控制方面开展的研究现状,详细描述基于静态门限值法和动态门限值法的侧翻预警技术研究进展,分析车辆半主动、主动转向控制、主动悬架控制、差动控制、电子稳定控制、联合控制等防侧翻控制技术发展现状,指出当前车辆侧倾预警领域主要研究方向在于提高侧翻指标的预测精度和响应实时性,特别是综合考虑道路环境因素对侧翻指标的影响.侧翻控制已逐步从半主动阶段提升到主动控制,控制方法更趋智能化、精确化.人-车-路-环境耦合作用、复杂非线性条件下的车辆侧翻预测模型,以及混沌条件下的优化控制将会是未来重点研究方向.      

面向人机协同共驾的驾驶行为短时预测方法研究

通过实时感知交通场景下的汽车相对运动状态和行车安全信息,对驾驶人的操纵行为进行短时预测,进而为人机协同驾驶中主权切换的模式与方法提供依据.基于线性最优二次型方法建立了典型驾驶意图下的驾驶操纵序贯链优化目标函数,通过求解目标函数得到驾驶人操纵行为对车辆运动状态的改变量,并结合运动学CA模型提出了驾驶操纵行为短时预测模型.运用统计检验分析实车试验和所提出的模型得到的仿真试验驾驶输入之间的差异程度.实车实验的统计检验结果表明,不同驾驶工况下的驾驶输入差值的配对样本T检验的T统计量分别为1.96,0.1,1.36,均小于其T临界检验值.所提出的模型能较好的模拟实际驾驶操纵行为特征,并能对驾驶人操纵行为进行准确的短时预测.      

基于桥梁挠度长期监测值的动态预测

文章针对重庆高家花园嘉陵江大桥实时健康监测系统的挠度长期监测数据,根据监测信息的时间序列呈季节、循环等非平稳状态特点,介绍采用ARMA时间序列预测模型,对挠度监测数据中所包含的外荷载的变化趋势及结构抗力的衰变信息进行动态预测,同时建立了结构外效应的预测函数。结果表明,采用低阶模型能对挠度监测值进行较好的动态预测。