波浪作用下局部冲刷群桩动力特性试验研究

利用模型试验对深水桥墩群桩基础进行研究。用摇摆式造波装置施加波浪荷载,基于典型的冲刷坑形态,通过开挖桩周土体模拟不同的冲刷深度,探讨不同冲刷深度下桩基在波浪荷载作用下的动力反应。作为对比,同样进行了同参数下的单桩平行试验。研究结果表明:随着冲刷深度的增加,桩基础的自振频率逐渐降低,桩顶加速度和位移幅值呈增大趋势。桩基动力响应同时受水深的影响——随着水深的增大,位移和加速度也有所增加。在实际工程设计中,应该考虑桩基冲刷受损程度和水文条件的综合影响。     

波流共同作用下大型桥墩周围局部冲刷实验研究

桥墩周围局部冲刷深度是跨海大桥基础设计的重要参数。采用系列模型试验方法,对具体工程大型桥墩在水流和波流共同作用下的局部冲刷分别进行研究,提出了冲刷坑形态和最大冲刷深度,供工程设计参考。同时,通过单向水流和波浪 水流两种情况冲深结果比较,指出在预测波流共同作用下的大型桥墩局部冲深时,不应将两种动力条件进行简单的迭加,而应具体问题具体分析。     

地方铁路移动通信制式探讨

近年来,在国家政策的大力支持下,地方铁路蓬勃发展,由地方人民政府主导设计、施工建设,国家铁路主管部门提供必要的技术支持和施建审批。移动通信制式选择时,需依据铁路经营管理模式、机车交路、业务需求等不同特点,结合技术制式的频率资源可实施性、先进性、成熟度、运营维护是否方便、工程经济性等因素,合理选择方案。本文介绍了地方铁路目前主流的经营管理模式;研究了影响移动通信制式选择的因素;阐述了GSM-R、DMR、LTE、5G四种可选移动通信制式特性;并重点对四种可选制式从不同维度进行详细比选。     

局部半环拼装盾构通过中间风井技术

地铁盾构施工中经常会遇到盾构机过车站或风井等情况,对于盾构机过中间风井的情形,由于中间风井空间狭小,庞大的盾构机要在狭小的风井内完成接收、检修、通过及二次始发,施工组织及施工技术均有很大难度。如何合理地选择施工方案,保证盾构能安全、高效、经济地通过中间风井是需要我们研究和解决的难题。本文结合某项目盾构通过中间风井施工实例,对采用局部半环拼装盾构机通过中间风井施工组织策划、技术难点及对策等进行剖析,以期为类似工程施工提供借鉴。     

LZ50钢材料试样与车辆实轴的概率疲劳极限

采用小子样升降法,完成了LZ50钢7.5mm光滑圆棒、9.5mm光滑圆棒、9.5mm缺口(Kt=4.728)圆棒和车辆实轴4种试样的旋转弯曲疲劳试验。疲劳极限数据分别用常规法和经完善的局部随机BasquinSN关系法获得。基于疲劳极限服从正态分布,分别给出了用上述2种方法获得的4种试样的概率疲劳极限测定结果。结果表明常规法估计的疲劳极限数据偏于危险,宜采用局部随机BasquinSN关系法获取。     

西部大开发中地方政府职能定位与角色转换探析

在加快西部市场经济发展中,必须重视地方政府的作用,强化地方政府的职能与角色转换.文章以西部大开发为基础,结合地方政府职能的理论依据与制度约束,分析地方政府在职能定位上的不规范行为,提出了西部地方政府职能定位与角色转换的一些思路.     

5800DWT杂货船总体和结构设计的特点

本文介绍了5800DWT杂货船总体和结构设计的特点，可供同类型船设计、研究参考。     

斜拉桥悬拼阶段钢箱梁局部相对变形

大跨度斜拉桥主梁悬臂拼装匹配过程中,吊机作用梁段和被起吊梁段由于受力不同,相对变形存在较大差异。以苏通长江大桥为例,用空间有限元分析了悬拼阶段钢箱梁的各个相对变形,以及这些变形对桥面施工控制的影响。对悬拼法钢箱梁安装提出了一些有益的建议。     

基于局部纹理统计模型的纹理图像检索

提出了局部纹理统计模型与改进的Log-likelihood统计相结合的纹理图像检索方法。首先设计了3种不同角度分辨率和空间分辨率的＂Uniform＂模式的局部二值模式,并且用其来提取图像特征,然后建立图像局部二值模式和局部方差的联合统计模型,最后用改进的Log-likelihood统计进行图像检索。提出的基于局部纹理统计模型的纹理图像检索算法具有旋转不变性,克服了LBP算法对旋转比较敏感的缺点。通过对Brodatz图像库中50类600幅纹理图像进行仿真试验,新算法能得到89.71%的平均查准率,与基于Gabor小波＋WMV组合算法相比,新提出算法的查准率提高了19.05%。     

复杂海况下基于强化学习的USV局部路径规划方法研究（英文）

Conducting hydrodynamic and physical motion simulation tests using a large-scale self-propelled model under actual wave conditions is an important means for researching environmental adaptability of ships. During the navigation test of the self-propelled model, the complex environment including various port facilities, navigation facilities, and the ships nearby must be considered carefully, because in this dense environment the impact of sea waves and winds on the model is particularly significant. In order to improve the security of the self-propelled model, this paper introduces the Q learning based on reinforcement learning combined with chaotic ideas for the model's collision avoidance, in order to improve the reliability of the local path planning. Simulation and sea test results show that this algorithm is a better solution for collision avoidance of the self navigation model under the interference of sea winds and waves with good adaptability.