HAP封层在高速公路养护中的应用

HAP封层是高速公路沥青路面养护的一种有效的预防性养护措施.该文结合广东省两条高速公路HAP封层的养护施工技术,探讨了HAP封层的施工、质量控制以及处理段的封水路面性能控制指标,为今后的HAP封层养护施工提供借鉴.     

波形钢腹板箱梁桥剪力键形式的优化设计

随着我国高速公路建设的不断发展,一些新结构新工艺在国内得到了应用和推广,特别是波形钢腹板组合箱梁桥已成为国内科研、设计、施工、监控等部门的研究重点。但该类桥梁存在剪力键处应力集中的问题。鉴于此,在现有剪力键的基础上对其进行了优化设计,以消弱应力集中对钢-混凝土结构造成的不利影响。     

基于有向图卷积与门控循环单元的短时交通流预测方法

为了充分挖掘快速路交通流时空特性,解决当前城市快速路交通流预测存在交通流时空特性挖掘不充分等问题,进一步提高城市快速路短时交通流的预测精度与效率,研究了基于有向图卷积神经网络和门控循环单元的组合模型（directed graph convolution network-gate recurrent unit,DGC-GRU）的城市快速路短时交通流预测方法。该方法提出空间相关性矩阵并将其引入图卷积神经网络中,构建有向图卷积神经网络用于表征交通流的有向性和流动性。将交通流参数输入有向图卷积神经网络后得到有向图卷积算子,并将有向图卷积算子引入门控循环单元,通过有向图卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,通过门控循环单元捕捉交通流的时间特性,输出快速路交通流预测结果。选取西雅图环形快速路感应器检测数据进行实例分析,对比模型预测效果。结果表明：在数据集与参数设置均相同的情况下,DGC-GRU交通流预测模型的训练收敛速度更快,且平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）均优于对比模型,与传...     

基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法

传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高。针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法。将残差网络（residual network,ResNet）结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现通道数叠加,将网络参数降至普通卷积的1/16,提升检测速度,并实现与普通卷积相同的效果;将通道注意力机制模块（squeeze-and-excitation,SE）嵌入ResNet结构中,通过2个全连接层构建瓶颈结构,将归一化权重加权到各通道特征,增强网络表征能力;在特征金字塔网络（feature pyramid networks,FPN）后加入自底向上结构,将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中;加入自适应池化层,根据区域候选网络（region proposal network,RPN）产生的候选区域分配至不同尺度特征图中,并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构,实现缩减模型参数的同时保留...     

考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法

为了准确预测人-车冲突中的碰撞风险,研究了利用碰撞概率评估人-车碰撞风险的预测方法。基于车辆运动特征建立车辆运动学模型,通过采集行人实际过街运动轨迹并提取不确定性特征,采用一阶马尔科夫模型和高斯白噪声建立行人随机运动模型,在此基础上构建人-车冲突距离模型;运用蒙特卡洛抽样,提取行人过街过程中的人-车最短距离和碰撞时间（time to collision,TTC）分布特征,通过拟合这些特征来估算最短距离和TTC的概率密度函数,建立人-车碰撞概率预测模型;结合2起人-车深度事故案例和3种不同制动特性的自动紧急制动（automatic emergency braking,AEB）系统,对比验证人-车碰撞概率预测模型的有效性。结果显示：建立的行人随机运动模型,其模拟的行人运动速度的均值和标准差与实际值的绝对误差在2%以内,模型精度较高;在事故案例仿真中,车辆与行人在发生碰撞时刻对应的碰撞概率为100%;在车辆加装AEB的仿真中,激进型AEB,法规型AEB以及保守型AEB在触发时刻对应的碰撞概率分别为超过了80%,在30%～40%之间,以及不足5%,这表明人-车碰撞概率预测模型可有效预测2起真实...     

基于DQN算法的支线集装箱船航线规划与配载协同优化方法

针对支线集装箱船运输中喂给港数和靠泊条件不一,以及集装箱船队船型多样的特点,考虑航线规划与配载环节在实际运输过程中的紧密联系,研究支线集装箱船航线规划与配载协同优化方法。采用两阶段分层方法研究航线规划与集装箱配载问题,设置多个港口、不同船型及其贝位和堆栈组合、不同尺寸集装箱的集合,并确定其间基本关系,实现两阶段优化过程的完整性和连续性。第一阶段以航线总运营成本最小为目标建立船舶航线规划模型,第二阶段从主贝计划角度出发进行配载优化,确认集装箱与堆栈的对应关系,以船舶混装堆栈数最小为目标建立船舶配载模型,保证船舶稳性在航线任意时段均满足要求,并减少堆栈混装数量,提高到港作业效率。为实现模型高效求解,基于深度强化学习的Deep Q-learning Network(DQN)算法架构,设计了航线规划与配载决策对应的马尔可夫过程,结合问题自身特征分别完成强化学习智能体状态空间、动作空间以及奖励函数设计,构建了两阶段分层求解的DQN算法。实验结果表明：随着船舶数量和船舶装载率的增加,模型精确求解的时间大幅增加,部分算例无法在600 s内完成求解,而DQN算法可实现快速求解;与模型及粒子群优化（Pa...     

大跨径T梁体外预应力加固锚固块设计研究

针对大跨径T形梁桥体外预应力加固中,普通混凝土结构锚固块构件普遍存在尺寸大、增加恒载多、施工复杂、工期长等问题,以某公路跨黄河特大桥为背景(主桥采用77×50 m预应力混凝土T梁),设计高强耐候钢结构和超高性能混凝土(UHPC)2种锚固块,分析2种体外预应力加固锚固块的可行性.采用有限元软件建立2种锚固块及T梁实体模型...     

基于深度学习的液位仪表读数识别方法研究

变电站对高铁安全运行至关重要,为准确获取高铁变电站液位仪表的准确读数,基于YOLOX-S提出KN-YOLOX-S深度学习网络模型。在骨干网络中,引入Ghost卷积代替传统卷积层,降低网络的参数量和计算量,实现模型的轻量化;在SPPBotteneck模块中增加KNSE注意力模块,提高网络对空间信息的敏感度,增强有效特征信息的提取能力。实验表明,KN-YOLOX-S比YOLOX-S模型在mAP@0.50上提高0.4%,mAP@0.5:0.95提高0.54%,同时推理速度提高近2倍,满足高铁变电站液位表实时检测要求。     

基于参数扰动模型的遥控潜水器滑模控制方法

[目的]遥控潜水器(ROV)的运动控制易受到环境和模型参数不确定性因素的影响,难以达到预期控制效果,针对此情况,提出一种基于参数扰动模型的ROV滑模控制方法.[方法]以标准ROV模型为基础,将环境干扰与模型自身参数的不确定性作为模型扰动参数,建立带参数扰动的ROV模型,并对模型进行解耦得到深度方向的控制模型,基于带参数...     

沥青路面的抗滑性能影响因素研究

为了对集料磨损度、路面构造深度进行准确评估,基于工程实践,针对沥青混合料材料特征、使用环境差异,在试验室内进行轮碾法成型车辙板试件抗滑值和构造深度检测,探究不同集料类型、环境温湿度、混合料级配因素变化情况下沥青路面抗滑性能的变化特点,以此与相关技术人员探讨。