沥青路面平整度检测技术探析

随着公路工程技术的迅速发展,人们对于行车舒适性要求越来越高,而高速公路沥青路面平整度是影响行车安全、车速及舒适程度的重要指标,因此加大沥青路面平整度检测,严把沥青路面施工质量就显得尤为重要。该文就目前常用几种沥青路面平整度检测技术在实际应用中的技术要点展开了初步探讨。     

谷竹高速公路文峰隧道塌方处理措施

结合工程地质实际,分析了谷（城）至竹（山）高速公路文峰隧道施工过程中塌方的原因,提出对破碎岩体采取临时支撑、注浆、泵送混凝土等措施,使其固结稳定以保证隧道的施工安全。实践表明,加固措施安全可行。     

甘肃省公路风沙灾害防治研究

甘肃省是风沙危害严重的省份之一,通过对甘肃省公路沙害情况调查,根据风沙对公路的危害和特征以及风沙灾害发育程度,将公路风沙灾害类型划分为沙埋和风蚀,并介绍了嘉安一级公路沙害典型路段防治措施,作为甘肃省公路地质灾害区划研究的基础。     

浅析高等级公路建设中的工程变更管理

介绍了高等级公路工程建设实施阶段工程变更的相关概念,对南宁五象大道延长线工程实施阶段工程变更的处理程序、工程变更的估价步骤与方法和工程变更的支付进行了阐述,分析了施工企业在施工过程中如何做好工程变更的管理工作。     

九瑞高速岩质隧道钻爆法施工超欠挖控制措施及成本分析

为了降低岩溶地质隧道钻爆法施工超欠挖耗费,提高隧道一次性开挖合格率,对目前隧道超欠挖现状进行研究,分析影响隧道超欠挖的因素,介绍超欠挖对工程造价的影响情况。根据实际调查和现场试验,找出了影响超欠挖和造价耗费的主要因素,并制定了有效的控制措施。采用改进后的方案进行隧道开挖施工后,隧道一次性开挖平均合格率由67.4%上升到了83.9%,经济效益提高了49.9%,证明采取的处理措施是成功的,可为以后类似工程提供借鉴。     

一般工业固废在公路行业应用及政策与标准现状

在我国工业化高速发展的今天,一般工业固体废弃物的资源化利用备受瞩目,其中,一般工业固废在公路行业的应用是一个具有显著效益的途径。本文分析了目前工业固废在国内外公路行业的应用现状、我国相关政策的制订情况以及现行的相关标准,提出了该领域下目前存在的不足和相应的决策建议,为一般工业固废在公路行业应用的发展和标准化体系构建提供参考。     

大跨度系杆拱桥主拱钢-混凝土结合段受力状态分析

以鹰潭市余信贵大跨度中承式钢管混凝土系杆拱桥为研究对象,利用有限元软件分别建立大桥整体数值模型与钢-混凝土结合段局部实体数值模型,计算分析主拱钢-混凝土结合段在设计荷载作用下的受力状态与承载能力。分析结果表明:在持久状况荷载组合下,主拱肋钢-混凝土结合段模型变形连续,最大变形量为0.030 m,主拱肋钢-混凝土结合段结构刚度及变形满足要求;钢-混凝土结合段混凝土最大拉应力为1.63 MPa,钢结构部分Von-Mises等效应力最大值为236 MPa,均小于容许应力,满足结构设计要求;为避免应力集中,须对钢-混凝土结合段的坡口进行细化设计,或调整主跨系杆的张拉力。     

山区公路驾驶视觉信息量计算方法研究

为解决山区公路中驾驶视觉信息量难以量化的问题，对驾驶视野图像进行分割，根 据HSV颜色模型，提取视野图像的色调、饱和度、亮度值，再结合车速值，在驾驶视觉心理负荷的基础上，提出山区公路路域环境下的驾驶视觉信息量计算方法.通过实车实验，进行数据采集，并验证计算方法.计算结果表明，在半郁闭型空间行驶时，接收的视觉信息量最大；在郁闭型空间中，接收的信息量最小.计算结果与被试实际感受具有一致性，说明本文提出的驾驶视觉信息量计算方法具有可行性，可为路域环境的合理布设提供一定的技术参考.     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警，针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题，通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征，提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先，通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域；然后，在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域；最后，用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境，对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果，选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试，结果表明： 基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优，选取的烟雾特征具有较高识别精度，能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。