高速公路不同主动智能除冰技术对比分析

通过对国内外道路主动智能除冰技术现状进行调研,详细介绍了主动智能喷淋抗冰、导电超薄磨耗层融冰雪、预埋发热电缆融冰化雪、相变储能材料防冰技术等4种常用主动防冰、除冰技术特点,并对比其在除冰效率、建设成本、运营成本、维护成本、环境影响和适用范围之间的差异,以促进高速公路智能抗冰控制系统的研发设计与应用。     

基于小型加速加载试验的超薄磨耗层抗滑性能衰变规律研究

超薄磨耗层是沥青路面的一种预防性养护措施,其抗滑性能在很大程度上决定了沥青路面的安全性。为了探究不同沥青对超薄磨耗层抗滑性能的影响及衰变规律,基于小型加速加载试验,采用摆式摩擦系数和构造深度表征3种不同改性沥青(SBS改性沥青、橡胶改性沥青和TPS高黏改性沥青)超薄磨耗层的抗滑性能,应用非线性指数模型对其抗滑衰减过程进行了拟合分析。结果表明：超薄磨耗层抗滑性能衰减速率呈逐渐降低的趋势,大致分为压密变形、磨耗和趋稳3个阶段;沥青种类是影响超薄磨耗层前期抗滑衰减速率的重要因素,TPS高黏改性沥青超薄磨耗层表现出较为优异且稳定的抗滑性能;非线性指数模型能够较好地反映不同沥青超薄磨耗层的抗滑性能衰减规律。     

变速器主要机件的检查与修理

1、齿轮的检查与修理变速器齿轮常见的损伤主要有:齿面严重磨损或疲劳剥层、轮齿折断或破缺、齿轮轴孔磨损或花键挤压变形等。(1)如果齿轮工作表面剥层面积大于25%,或齿轮花键与轴花键的配合间隙在齿轮外缘处测量大于0.4mm时,均应更换新齿轮。(2)齿面有轻微斑点,轻微剥层且面积小于工作面积的25%,或齿端略有残缺,用油石将剥层处和齿端残缺处打磨光滑后可继续使用。但必须进行修磨,否则会加速齿轮的磨损甚至引发齿轮折齿。(3)一对相啮合的齿轮由于齿     

港口堆场硬壳层地基强夯振动规律

强夯加固码头堆场地基时面临场地表层存在硬壳层、地基土均匀性差和区域性明显等问题,为了保证强夯合理施工及周边结构的安全,亟需对强夯地基振动规律进行研究.依托实际工程,系统研究了不同硬壳层厚度、不同强夯施工参数(夯锤半径、夯击数、夯击遍数)等条件下地基的振动规律.结果表明:1)在柱锤破壳阶段,硬壳层越厚,强夯振动峰值越大,...     

二层线性规划问题

罚函数方法是数学规划中一种常见且有效的求解方法。用罚函数原理,把二层线性规划（BLP）下层问题的对偶间隙作为惩罚项,将BLP转化为带罚函数子项的有限个线性规划问题。由于BLP的全局最优解可在约束域S的极点上找到,利用线性规划对偶理论,给出了一种求解该二层线性规划的罚函数算法。     

ERE铺装体系在商合杭铁路芜湖长江公铁大桥的应用

商合杭铁路芜湖长江公铁大桥公路桥面为正交异型钢桥面板,设计采用ERE铺装结构,钢桥面抛丸除锈;EBCL采用人工刮涂树脂胶、撒布碎石;RA混合料在厂内机械拌制,运输至现场机械摊铺,压路机压实.EBCL可以有效解决底层钢板防水、防腐及层间黏结力问题,其顶面撒布的碎石罩面层具有较好的抗磨耗、车辙能力;RA作为一种采用树脂作为...     

航道整治工程袋装砂斜坡堤新型砂袋研制与应用

为提升航道整治工程袋装砂斜坡堤施工效率,围绕砂袋选材、设计与加工等开展研究,采用510 g/m2丙纶长丝机织布与150 g/m2无纺布进行复合砂袋制备.通过多层乱纹组织及独特的编织方式,优化了新型砂袋结构设计,并通过现场试验验证了新型砂袋的强度、渗透性与保砂性,实现了砂袋充灌高度达到2m以上的突破.最后在长江口南槽航道...     

考虑楼板变形时框支剪力墙结构的框支层合理设计研究

将框支剪力墙结构沿竖向划分成为转换层上部剪力墙结构和转换层下部框架-剪力墙结构。对各部分结构假定质量刚度沿高度均匀分布,将楼板看成水平放置的深梁,并假定以剪切变形为主。根据平衡条件,列出微分方程组。采用相应的数学程序求解,得到结构水平侧移及各构件内力。通过对内力和侧移的双重控制,进行框支层的合理设计。     

缸盖螺栓断裂失效的分析

分析了断裂缸盖螺栓的化学成分、金相组织、宏观及微观断口形貌,以及力学性能和螺栓装配受力情况,分析结果表明,由于缸盖螺栓表面存在硬化层而且外观质量不佳,螺栓发生脆性断裂,造成了发动机冲缸垫故障,并提出了改进措施。     

基于特征增强学习的路面裂缝病害视觉检测方法

受路面复杂背景的干扰,既有的路面裂缝病害视觉检测算法易产生虚警和漏检问题。基于此,提出一种基于语义特征增强学习的路面裂缝病害检测方法。为了强化网络模型对图像浅层特征的利用,该算法以Unet++网络为裂缝检测的主框架,其通过融合更多的底层特征信息来提升裂缝病害检测的精度。在Unet++网络层间特征融合的基础上,根据不同卷积层的特征图属性,进一步差异性地引入视觉注意力计算模块,有效抑制背景杂波的干扰,减少虚警率。为了降低裂缝病害检测的漏检率,利用空洞卷积操作分别从2方面改进网络模型的训练过程：其一,应用空洞卷积代替传统的池化操作,通过网络的自动学习剔除无关紧要的特征信息,加强网络对细微裂缝特征的学习能力;其二,在网络上采样前,建立空洞卷积金字塔池化层,通过增加对裂缝特征的尺度多样性计算,保证网络模型在不同拍摄距离下裂缝病害检测的适用性。收集大量的路面裂缝图像数据并与不同算法进行对比分析,实验结果表明本算法取得了比全卷积网络、原始Unet++网络更优的裂缝检测效果。