试验室沥青稳定性试验评价

试验室沥青稳定性试验(Laboratory Asphalt Stability Test, LAST)是由美国国家公路合作研究计划(NCHRP)9-10项目研究人员提出的.该试验是评价改性沥青储存稳定性的一种新方法.试验通过提高加热温度并延长加热时间,对沥青结合料在搅拌与静置两种条件下的温度稳定性进行评价.美国联邦公路局(FHWA)承担对 LAST的评价,工作内容包括采购LAST商品仪器,对发现的缺陷进行修正,并详细评价试验方法等.     

储存时间、储存温度对橡胶沥青物理指标的影响

橡胶沥青是基质沥青、胶粉颗粒和添加剂经过高温搅拌混合而成的黏结剂。由于橡胶沥青的产生过程是物理与化学变化,它的两相结构是橡胶沥青高温不稳定和离析老化的重要诱因。研究了橡胶沥青的储存时间和储存温度对橡胶沥青物理指标的影响。     

交通信息采集关键技术研究

随着智能交通的发展和高速公路和城市道路的建设管理需要,越来越多的交通信息采集理论和方法被提出和运用.其中既有传统的固定设备测量方法也有新兴的基于全球定位的浮动车法.文中针对不同的信息采集方法的特点进行分析和比较,以区别其适用的范围.     

针对浮动车异常数据的增强型在线异常点检测算法

在智能交通系统(ITS)中,为了从浮动车数据中获取准确动态的交通信息,需要实时识别并剔除异常数据。为了检测异常浮动车数据,本文提出一种独特的增强型在线非监督离群点检测算法(EOSA)。该算法由SS算法和K-means聚类算法组成,其中,SS算法可采用基于离散变量和连续变量的概率模型来计算异常分值,将K-means聚类算法与SS算法相结合可以有效提高检测精度。本文采用了深圳市浮动车数据来验证EOSA算法,试验结果表明,该算法能够成功检测到异常的数据,其中包含车辆停放和停车等待时的异常GPS记录。此外,通过试验比较,本文提出的EOSA算法比现有六种常用算法都具有更高的异常数据检测精度。EOSA算法有望应用于基于浮动车数据的智能交通系统。     

基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法研究

基于现有的研究方法,提出了一种基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法。首先利用浮动车的覆盖率和浮动车的历史平均行程时间来修正浮动车的平均行程时间估计值,用于浮动车覆盖率不满足最小覆盖率时的路段平均行程时间估计;利用路段上浮动车的覆盖率来确定联合卡尔曼滤波器的融合系数;利用联合卡尔曼滤波器对固定型检测器的平均行程时间估计和浮动车的平均行程时间估计进行信息融合,得到路段的平均行程时间估计。该融合方法计算量小,融合时间快,有利于实际应用。试验结果表明,该方法提高了区间平均行程时间估计的精度。     

采油完井系统设备的研究

一口油井在经过钻井、测井和完井等复杂的作业后，接下来面临的难题就是实现高质量的、稳定的采油作业。在采油过程中，通过对井下产油层温度、压力和流量三相数据的采集，经地面智能专家系统软件分析、处理，驱动井下滑套装置调节产油层的流量，这被称为采油“智能完井系统”(ICS)。本文就从采油完井系统的作用和应用前景、国内外技术状况、系统的方案设计、关键技术及解决策略等方面，作简要的阐述。     

智能水下飞机自由翱翱海洋

美国麻萨诸塞州科学家正在研制一种水下滑翔机,能够利用海洋温差产生的能量作为“水下飞机”的动力能源,可以实现几年内翱翔在海洋,而不受海洋深度与距离的限制。 目前,这种滑翔机己通过了试验与测试。在不久的将来,这种智能滑翔机可“定居”海洋,定时提供给人类关于海底世界的一切变化和资料。     

浅谈麦克改性沥青混合料

主要阐述了麦克沥青混凝土混合料与普通沥青混凝土混合料的不同点，以及在进行麦克改性沥青混凝土施工时应注意的几个问题。     

正压冲固桶基平台实施方法

提出了桶基平台用正压喷冲下沉的方法保证平台下到预定的深度，用油井水泥套管的方法将其固定，保证平台的稳定。计算了高压喷冲的水力系数，并进行了模型试验。从平台的结构形式、材料及其经济性等方面论述了该方案实施的可行性。     

水下浮动机构的运动响应和设计

一种深潜浮动伺服机构已经过设想、分析、设计，正在试验。这一机构能自动保持设定深度，已推导出非线性差分方程及差分运动方程。根据特定设计要求，数字计算机对位移、速度和加速度等求解作了展示。以计算机辅助设计为依据的工程模型以及初步试验数据也作了叙述。该浮动系统对今后海洋学研究可能有很多应用，并可加深对海洋的了解。