软基加固施工技术在市政道路施工中的应用

在市政道路施工的过程中软基较为常见,如果没有采取科学的处理措施,不仅会影响工程的施工品质,还会提高安全问题的发生概率。基于此,对软基的特点及危害,软基加固施工过程中的表层软基加固技术、水泥搅拌桩施工技术、排水处理法、土木合成材料加固技术、强夯法加固技术及施工要点进行分析,以期为实际工作提供一定的帮助。     

基于抗扰动混凝土材料性能的拼宽桥梁接缝方案仿真分析

为了提高拼宽桥梁施工的质量,在开发具有抵抗差异变形和扰动性能的新型混凝土材料的基础上,采用模拟垂直扰动后对开发的抗扰动混凝土材料性能进行试验,采用ANSYS有限元软件并基于材料性能试验结果,对拼宽桥梁接缝受力特性及方案的可行性进行仿真分析。研究表明：在振幅3mm、振频6Hz受扰振动后,开发的抗扰动混凝土可满足C50等级混凝土的强度要求;且在最不利车辆荷载布置工况下,抗扰动混凝土性能仍可满足拼宽桥梁拼接带的受力要求,拼接方案基本可行,可供其他改扩建工程参考。     

土工合成材料在常发性浸水公路路堤养护中的应用

常发性浸水公路路堤养护是一项重要的工作,土工合成材料作为一种新型的材料,具有优良的物理和化学性质,能够有效提高路堤的稳定性和抗浸水性能。基于此,以土工合成材料中的水性环氧树脂乳化沥青材料为例,对其在某高速公路常发性浸水段路堤养护中的实际应用进行分析,包括施工准备、施工要点等,并对应用效果进行评价,以期为同类工程提供参考。     

相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响

为了有效改善公路交通环境,阐述国内外温拌沥青混合料的研究和发展现状,分析温拌沥青混合料的微观机理,重点研究相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响,并针对此提出一些有效对策,为相关部门提供参考,同时还可以为我国道路的设计与施工提供参考。     

双组份高亮度反光瓷质材料的应用研究

为提升交通标线和防撞墙的使用寿命与反光效果,对传统标线施划、防撞墙涂装材料与双组份高亮度反光瓷质材料进行对比分析。同时,结合实际工程案例,对该材料的应用效果进行分析,得出该材料具有反光亮度高、耐磨寿命长,综合成本低等优势。     

外形参数对翼身融合水下滑翔机的高升阻比特性影响研究

针对翼身融合水下滑翔机,分析了各种外形参数对其升阻比的影响大小排列,以提高外形设计效率.首先,基于势流理论和粘性修正,提出一种可实现翼身融合水下滑翔机外形参数大变形情况下的升阻比快速计算方法;然后,采用最优拉丁超立方设计进行外形参数的高效均匀采样,并建立多元二次回归模型对样本数据进行最小二乘拟合;最后,根据归一化的回归...     

井式渗碳炉流场模拟与优化设计

为解决船用柴油机关键零部件在使用井式渗碳炉时出现的气氛流动不均匀问题,基于流体力学分析软件ANSYS Fluent,根据某大型圆筒形井式渗碳炉的具体结构和尺寸建模并模拟炉内的气体流动过程.通过分析炉内气氛的流动特点,揭示了不同入口速度下炉内气氛的流动规律,从而指导设备风扇转动速度的选取.同时,为进一步均匀炉内气氛,设计出具有不同角度的导流装置.通过对加装导流装置前后炉内流场模拟结果分析发现,加装导流装置后炉内流速不均匀的情况能得到较好的改善,且导流装置呈270°时效果最佳.优化后的流场流速相较于原始流场速度提升达到36%～40%,解决了渗碳炉内工作区域与风扇区域流速差异过大的问题,使炉内气氛流动性得到了较为明显的改善,为新型渗碳炉的结构改进和技术创新提供了理论支撑.     

IFC标准下隧道智能管理系统建立与应用

建筑信息模型(BIM)是一种有效的复杂工程信息综合管理方法,为了实现隧道类岩土工程信息在BIM模型中进行清晰、规范表达的目的,将IFC标准文件针对隧道领域进行相应拓展,实现了不同平台之间信息无损交互传递.通过参数化族建模方式创建隧道构件族库,采用坐标定位的形式拼装隧道工程模型,并将所建立的模型参照IFC拓展标准进行实体...     

沈山高速公路局域路网交通现状及运营风险饱和度分析

以沈山高速公路局域路网为研究对象,首先对局域路网的交通现状进行分析,基于局域路网运营风险饱和度模型,对沈山高速改扩建项目影响区域路网运营风险饱和度进行计算,提出在局部分流中只考虑小流量短时分流,在改扩建交通组织中重点向剩余容量大的路段分流的措施建议。研究成果可为交通量分析预测和施工期交通组织方案提供参考。     

基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM（支持向量机）模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明：(1)误差对比：当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度：组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差（MAE）提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。