《高寒复杂环境地区特长公路隧道建设与营运关键技术及其工程应用研究》成果通过技术鉴定

由西南交通大学与国道317线鹧鸪山隧道工程项目办公室、成都理工大学共同完成的《高寒复杂环境地区特长公路隧道建设与营运关键技术及其工程应用研究》项目于2006年5月23日通过了四川省科学技术厅组织的科技成果鉴定．鉴定委员会由刘宝珺院士和王梦恕院士以及来自相关院校和勘测设计院所著名专家组成．西南交通大学土木工程学院何川教授为第1主研人和课题组长．     

公路隧道开挖及其监控量测

总结和探讨了隧道建设者们在遭遇各类恶劣地质灾害时,如何运用先进的动态反馈设计与信息化施工手段,尤其重视监控量测及超前地质预报的作用,创造性地提出和灵活应用各种新方法、新工艺,安全、快速、优质地完成隧道建设。     

隧道施工超前地质预报方法综述

简述了各种超前地质预报方法的特点，提出在复杂地质条件下，运用多种方法进行综合预报，并以韩家岭隧道为例，说明综合预报的有效性。     

长江流域水质的综合评价与预测

长江流域水质演变过程可看成是一个具有多节点,向下流关联的复杂网络系统。本文运用统计学的统计推断原理及复杂系统理论,对长江近两年的水质情况作定量的综合评价。     

复杂水文地质环境条件下等级公路的灾害防治研究

为了有效预防、治理各类复杂特殊岩土体公路自然灾害和人类活动、区域地质构造环境极端变化诱发的公路灾害,文章在分析公路灾害孕育、诱发、发生、发展过程中地下水补、径、排等关键水文地质致灾条件和灾害类型的基础上,详细研究了公路灾害的成灾机理特征,诱发、影响因素及防治措施。提出了对公路建设全过程的公路灾害安全评价和以勘探、预防预报、治理地表水、地下水运动变化等水文地质条件关键点为核心的公路灾害治理与防治技术措施。     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

基于神经网络的传感器故障诊断仿真

针对现代工业大型复杂系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点，提出了一种用神经网络进行传感器故障诊断的方法．以凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器为例进行了传感器故障诊断研究，给出了仿真实现结果，并加以分析．仿真结果表明，所提出的利用神经网络进行传感器的故障诊断的方法具有可行性．     

构造复杂区非煤地层隧道有害气体成因机制及运移模式

以位于深大断裂交汇区的大(理)临(沧)铁路红豆山隧道为例,在分析隧道地质环境的基础上,结合隧址区有害气体现场监测和室内试验分析及隧址区断裂构造特征,研究构造复杂区非煤地层隧道内有害气体的成因机制和运移模式。结果表明:隧道内主要有害气体为高浓度CO2和较高浓度H2S,以断裂带及花岗岩蚀变带为运移通道;隧道内有害气体为无机成因气,来源于深部壳幔地层,其中CO2的同位素值在-0.3‰^-8.0‰之间,可判定隧道内有害气体为岩浆-幔源及变质混合成因;隧道穿越的诸多张性断层既可作为储气断裂,也可视为幔源岩浆气向上运移的疏气断裂。     

城市轨道交通灾害链演化网络模型及其风险分析——以地铁水灾为例

灾害链式演变是重大灾害形成的主要诱因,探明城市轨道交通典型灾害间的链式衍生发展规律对保障地铁运营安全意义重大。基于灾变链式理论和复杂网络理论,对城市轨道交通灾害事件的致灾因子、孕灾环境、承灾体特征及灾情链式传递规律展开研究;并以地铁水灾为例,构建灾害链演化网络模型;而后采用出入度、子网节点数、所含支链数和介数中心度分析法,对该过程进行风险分析。结论为:在城市轨道交通灾害演化系统中,各类灾害连接紧密、链生性强,传递性高;在地铁水灾演化网络中,车站用电设备故障、隧道结构性能劣化和地下承压水上升是风险控制的关键节点。研究成果为构建地铁运营风险预控与断链减灾体系提供理论支持。     

基于复杂网络的磁流变橡胶磁致压缩力学性能研究

基于磁流变橡胶在机车的主动减振及降噪领域中的重要作用,引入复杂网络理论和方法来研究磁流变橡胶的磁致压缩力学性能。通过建立磁流变橡胶的RVE模型,利用多物理场耦合有限元软件研究磁流变橡胶的静态磁致压缩力学性能;计算磁流变橡胶的磁性颗粒复杂网络特征参数;探索磁流变橡胶磁性颗粒复杂网络的特征参数与磁流变橡胶磁致压缩模量之间的关系;与实例研究结果进行对比,验证结论的准确性。研究结果表明:磁流变橡胶的磁致压缩模量与其磁性颗粒网络的特征参数有关,其磁致压缩模量的峰值是由磁性颗粒的复杂网络分形特征参数决定的。