冲击压实技术在郑州西南绕城高速公路上的应用

主要阐述了冲击压实机在高速公路路基补强冲击碾压中的应用情况,对高速公路挖方路基和高填方路基进行冲击压实处理,并进行了大量的试验研究,通过冲击碾压补强处理,显著提高了路基的压实度、整体强度和承载力,加速了路基的下沉降,减少了路基的工后沉降,达到了预期的目的.     

压路机的压实特性对公路压实度的影响分析与研究

通过压实特性对公路路面、路基压实度的影响分析,阐明了压路机的压实特性对公路压实度分析研究是提高其压实度的一种有效方法,并就目前在研究压实度存在的问题提出解决的建议,为保证公路施工质量提供主要参考依据.     

昆明东风路立交桥动载试验分析

桥梁结构的动力特性(振型、频率和阻尼)是桥梁承载力评定的重要参数,同时也是识别桥梁结构工作性能和桥梁抗震分析的重要参数,本文通过昆明东风路立交桥的动载试验,分析桥梁在不同工况下动应变、动挠度、频率和阻尼以及影响实测冲击系数的原因。对全面地评价桥梁结构有重要意义。     

汽车操纵动力学十八自由度模型仿真研究

本文介绍了根据多刚体动力学中的凯恩方法建立的一般两轴汽车的十八自由度数学模型。     

沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的动力学模型

在介绍了沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的特点后，叙述了热沥青混合料的流变特性，并给出了流变模型，就此得出了熨平板与沥青混合料相互作用的三种动力学模型。     

净化消声器压力损失计算方法

本文综合运用流体力学、热力学及化学有关理论,对柴油机用的净化消声器的压力损失算法进行推导及试验验证,为在净化消声器设计阶段预测净化消声器对发动机性能的影响提供了可用的手段。     

沥青路面压实度的控制

压实度是影响沥青路面使用性能和使用寿命的重要指标,分析了提高路面压实度的必要性和采用合理的碾压工艺提高路面压实度的可行性.     

山区高速公路填石路堤压实质量控制

目前对填石路堤的施工工艺与质量控制标准,世界各国、各地区的方法都不尽相同。本文针对填石路堤的特点,以宜长高速公路填石路堤为例,探讨和研究了山区高速公路填石路堤压实质量控制技术,将压实度、固体体积率、碾压遍数、松铺厚度、沉降率、动态模量等多种质量控制标准进行比较,从而比较合理地提出了填石路堤快速无损检测及质量控制方法。     

振荡压实对桥梁结构物的影响研究

振荡压实是利用在材料厂中产生的快速交变剪应力使材料的颗粒重新排列而变得更加密实。通过振荡压实与振动压实对桥梁结构的振动的对比试验，分析了这2种作业方式对桥梁结构物的影响．论证了振荡压路机在桥梁压实中的优越性。     

Who you are is how you travel: A framework for transportation mode detection using individual and environmental characteristics

With the increasing prevalence of geo-enabled mobile phone applications, researchers can collect mobility data at a relatively high spatial and temporal resolution. Such data, however, lack semantic information such as the interaction of individuals with the transportation modes available. On the other hand, traditional mobility surveys provide detailed snapshots of the relation between socio-demographic characteristics and choice of transportation modes. Transportation mode detection is currently approached using features such as speed, acceleration and direction either on their own or in combination with GIS data. Combining such information with socio-demographic characteristics of travellers has the potential of offering a richer modelling framework that could facilitate better transportation mode detection using variables such as age and disability. In this paper, we explore the possibility to include both elements of the environment and individual characteristics of travellers in the task of transportation mode detection. Using dynamic Bayesian Networks, we model the transition matrix to account for such auxiliary data by using an informative Dirichlet prior constructed using data from traditional mobility surveys. Results have shown that it is possible to achieve comparable accuracy with the most widely used classification algorithms while having a rich modelling framework, even in the case of sparse mobility data.