路基干湿状态对沥青路面力学响应的影响

采用BISAR3软件从路面力学的角度研究了不同干湿状态下的路基对沥青路面的力学响应,采用路基回弹模量和层间连接状态两个参数来分析路表弯沉、各层面的正应力和剪应力的变化情况。结果表明:路基干湿状态对沥青路面结构的力学变化有很大影响,尤其是路面弯沉和基层层底拉应力,剪应力也有一定影响。     

基于无索鞍预偏的悬索桥施工控制计算分析

结合青龙山公园一号桥——地锚式空间索面悬索桥,介绍了该桥选用无索鞍预偏施工方法的特定背景,并论述了该种施工方法施工控制计算的特点。利用RM非线性有限元分析软件,建立有限元模型进行施工阶段仿真分析,得出控制参数,并根据计算结果,分析该施工方法的控制特点。研究丰富了无索鞍预偏施工方法的计算成果,对同类桥梁的施工控制计算有一定的参考意义。     

基于差异时效的服务评价模型

针对KNN(k-nearest neighbor)方法在服务评价过程中存在的时效量化、评价窗口宽度以及反馈控制等问题,提出了具有差异时效的服务评价模型(WSEM-VTU).在WSEM-VTU中,采用系统动力学方法研究复杂时效量化方法,以获得差异时效量化结果;基于复杂时效量化方法得到的结果,自适应计算评价窗口宽度;根据评价统计特征,设计恶意评价反馈控制策略.通过实验,将WSEM-VTU与现有评价模型WSEM-E及WSEM-KNN进行比较,结果表明:WSEM-VTU的平均误差为0.877,比WSEM-E和WSEM-KNN分别降低了1.020和0.135;引入反馈控制策略后,WSEM-VTU出现恶意评价的情况平均降低67%.     

A novel method to calculate the thrust of linear induction motor based on instantaneous current value

Because of the end effect,a linear induction motor (LIM) runs in an asymmetrical state even though the winding of each phase is symmetric.Based on the basic principle of the LIM,a new approach was prop...     

矮塔斜拉桥施工状态下结构损伤识别研究

以广东省江肇高速公路西江特大桥为工程背景,选取最大双悬臂施工状态,采用MIDAS软件获取损伤状态下的各阶模态,将模态信号导入MATLAB中进行了Hilbert-Huang变换和小波变换,对结构损伤状况进行了识别判断,并对比了两种识别方法的识别效果.研究结果表明:Hilbert-Huang变换方法损伤识别效果良好,抗噪性强,但存在端点效应问题;小波变换方法损伤识别效果与所选小波基有关,不利于基准的选取,且小波识别需要消噪,消噪可能会导致损伤漏检.     

驾驶员不良情绪状态监测及舒缓系统开发

本系统集监测与舒缓功能于一身实现驾驶员不良情绪状态实时、非接触式地监测及舒缓.该系统首先使用肤色模型算法迅速定位人脸,然后利用累积差分帧和 Hough 变换等实时图像处理技术进行检测、跟踪眼睛和嘴巴的状态并提取相对特征参数,进而与表情模板匹配,以相似度衡量相似程度并最终判定驾驶员的实时情绪状态.如果判定的结果为不良情绪状态,系统将自动播放与之相对应的舒缓曲目,最终达到舒缓驾驶员情绪、保证安全行车的目的.     

收缩徐变对混凝土斜拉桥成桥状态的影响分析

运用最小弯曲能量法和应力平衡法相结合的方法来确定混凝土斜拉桥的合理成桥状态,就不同成桥状态下收缩徐变对主梁弯矩的影响程度进行了分析,并对其原因进行了探讨。总结了收缩徐变对结构受力影响的普遍规律,收缩徐变在斜拉桥桥塔附近梁段将产生负弯矩、在跨中附近梁段将产生正弯矩。得出了主梁中预应力的配置以及弯矩的调整情况都会对收缩徐变改变主梁弯矩的程度造成影响这一结论。并对不同成桥状态下收缩徐变趋于稳定后的主梁弯矩进行了比较,得出不同成桥状态下收缩徐变趋于稳定后主梁弯矩比较接近这一规律。     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

基于神经网络的高速铁路安全态势预测方法研究

为提高高速铁路运营安全水平,提出用事故次数、事故联动系数、月均事故率作为高速铁路运营安全态势评价指标,对高速铁路的运营安全态势进行时空分布特性聚类分析,将国内高速铁路的线路运营现状分为危险、较危险、一般、安全四个等级。以2013—2015年存在运营安全风险的高速铁路线路运营事故数据为基础,利用BP （Back Propagation简称BP）神经网络具有较强非线性拟合能力的特点,建立高速铁路运营安全态势预测模型。预测结果表明,除京沪线、达成线、福夏线、胶济线外,其他高速铁路线路安全运营水平均有上升趋势。