碎石桩软土复合地基整体抗剪强度研究

振冲碎石桩作为散体材料桩与周围的软土形成的复合地基,同钢筋混凝土桩、钢管桩等刚性桩形成的复合地基在工作原理、承载力分析等方面存在着本质的不同。与刚性桩相比,碎石桩作为垂直排水通道,能够加快周围软土的排水固结,提高桩间土的整体强度。同时碎石桩自身的承载力发挥又取决于周围土体的侧向支撑作用。如何确定碎石桩复合地基的整体抗剪强度对于发挥碎石桩的作用至关重要。以港珠澳大桥香港口岸人工岛项目碎石桩的工程应用为例,对比碎石桩软土复合地基整体抗剪强度计算的异同,通过数值模拟和现场监测等手段对参数取值进行分析,对今后类似工况条件下碎石桩复合地基的抗剪强度计算具有指导意义。     

一种改进的Ni—PTFE化学复合镀工艺

针对传统Ni—PTFE化学复合镀工艺的规律和不足,经过对试剂和工艺参数的筛选,改进配方和工艺条件,提出了一种经过改进的Ni—PTFE化学复合镀工艺,获得了在厚度、力学性能和稳定性方面均有较大提高的化学复合镀层。     

箱筒型基础防波堤施工过程结构内力测试及分析

箱筒型基础防波堤是一种新的结构型式,运用于实际工程在国内外都属首次。施工过程中的结构受力情况极为复杂。通过实际工程中的实测数据,真实地反映了箱筒型结构的实际受力情况,为设计优化箱筒结构提供了依据。     

某设备加强结构优化设计研究

随着船舶设计技术的发展和船舶性能的高要求,船用装备的要求也不断提高,这对船舶的结构设计提出了更高的要求;但依据原有的设计经验已远远不够,故采用有限元法对某船机库顶部某设备的两种加强结构形式进行计算和对比分析,给出相对较佳的结构加强和优化意见。     

不同纵筋率高强钢筋RPC梁抗剪承载力及剪切延性试验研究

为研究纵筋率对高强钢筋活性粉末混凝土梁剪切性能的影响,进行集中荷载下5根RPC梁的受剪试验,分析纵筋率对梁的斜裂缝宽度、剪切延性及抗剪承载力的影响。结果表明:试验梁的抗剪承载力随着纵筋率的提高而提高,而剪切延性随着纵筋率的提高而降低;采用高强钢筋的活性粉末混凝土梁,正常使用极限状态下斜裂缝最大宽度不超过0.3 mm。建立考虑纵筋作用的高强钢筋活性粉末混凝土梁抗剪承载力计算的经验公式,利用经验公式对搜集的27根梁进行计算,吻合较好且变异系数小。该公式具有一定的参考意义,可为高强钢筋活性粉末混凝土梁抗剪承载力的研究提供参考。     

潮汕车站软土地基桩网复合地基试验研究

桩-网复合地基是近年发展起来的一种处理软土地基的有效方法,由桩、网和桩间土共同承担上部荷载,其作用机理复杂。通过潮汕车站试验段中桩-网复合地基处理段进行的路基现场试验,对桩-网复合地基中基底土压力、桩和土的沉降及地基侧向位移等进行观测测试,分析了桩土应力分担比的变化过程、沉降及侧向位移规律,有助于桩-网复合地基各组成部分的承载机理和应力传递机理的深入研究。     

桩网复合地基桩顶土拱形态分析

桩网复合地基垫层与填土中的土拱对桩顶应力调节和沉降控制效果起着重要作用.在对比现有桩网复 合地基桩顶土拱效应计算方法的基础上,通过单桩数值模拟和数学解析,对桩顶土拱形态进行分析.结果表明,桩网复合地基桩顶土拱区域内的主应力迹线是一族自桩顶平面向上曲率逐渐增大的变曲率曲线,其中,接近桩帽边缘的一条主应力迹线线形近似于抛物...     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

公路高边坡稳定性分析与加固措施研究

边坡在建设以及运营过程中,在受到降雨等外因作用时,失稳时有发生,一旦发生,轻则阻碍交通,重则危及行车安全。研究表明,南部多雨地区,针对高液限土质边坡,应在可靠截、排水措施下,进行加固设计,并设置坡面防护,可有效确保边坡长久的稳定。依托乐广高速公路K79+605~K80+160左侧边坡变更设计工程,利用Midas GTS分别建立影响因素分析模型,研究多工况下边坡的稳定性,并对加固与防护设计进行评估。     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。