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501.
公路生态系统评价指标体系构建方法研究 总被引:38,自引:2,他引:38
基于中国现行公路生态系统评价指标体系,借鉴压力—状态—响应框架模型的思路,构建了公路生态系统评价指标体系的框架模型;通过对公路建设可能造成的生态环境影响分析,以压力指标作为基础指标,从时间和空间两方面的作用确定不同建设阶段的状态、响应度量指标;最后基于压力—状态—响应的因果关系,分析确定其指标体系。该指标体系将压力指标摆在首位,强调了人类活动对生态系统状态的改变,其涵盖面广、综合性强,而且可以评价公路建设各阶段生态系统的状态及采取的减缓措施和恢复技术的效果。 相似文献
502.
503.
预应力损失的合理确定是预应力混凝土结构设计的关键问题之一。基于采用后张法的20m预应力混凝土空心板和30m预应力混凝土小箱梁张拉过程中纵向预应力损失实测,对其摩阻损失和锚固损失进行了分析。结果表明:金属波纹管的孔道摩阻系数和偏差系数与国内现行的公路桥规(JTGD62—2004)[1]和铁路桥规(TB10002.3—99)[2]规定一致;对于配置曲线(直线)预应力跨径≤30m(50m)的预应力混凝土梁,采用一端张拉比两端张拉更能减小预应力损失;采用PTI《后张预应力混凝土手册》和现行公路桥规(JTGI)62—2004)给出的锚固损失计算方法进行锚固损失分析,具有较高的精度。 相似文献
504.
通过分析柴油发电机组的噪声特性,提出控制柴油发电机组噪声的措施。柴油发电机组噪声得到有效控制,必将扩大柴油发电机组的应用领域。 相似文献
505.
506.
507.
508.
509.
The aim of this paper is to remove the known limitations of Deterministic and Stochastic User Equilibrium (DUE and SUE), namely that only routes with the minimum cost are used in DUE, and that all permitted routes are used in SUE regardless of their costs. We achieve this by combining the advantages of the two principles, namely the definition of unused routes in DUE and of mis-perception in SUE, such that the resulting choice sets of used routes are equilibrated. Two model families are formulated to address this issue: the first is a general version of SUE permitting bounded and discrete error distributions; the second is a Restricted SUE model with an additional constraint that must be satisfied for unused paths. The overall advantage of these model families consists in their ability to combine the unused routes with the use of random utility models for used routes, without the need to pre-specify the choice set. We present model specifications within these families, show illustrative examples, evaluate their relative merits, and identify key directions for further research. 相似文献
510.
The present work investigates the use of smartphones as an alternative to gather data for driving behavior analysis. The proposed approach incorporates i. a device reorientation algorithm, which leverages gyroscope, accelerometer and GPS information, to correct the raw accelerometer data, and ii. a machine-learning framework based on rough set theory to identify rules and detect critical patterns solely based on the corrected accelerometer data. To evaluate the proposed framework, a series of driving experiments are conducted in both controlled and “free-driving” conditions. In all experiments, the smartphone can be freely positioned inside the subject vehicle. Findings indicate that the smartphone-based algorithms may accurately detect four distinct patterns (braking, acceleration, left cornering and right cornering) with an average accuracy comparable to other popular detection approaches based on data collected using a fixed position device. 相似文献