《铁路工程建设材料预算价格》的确定及主要特点

介绍了新颁布的<铁路工程建设材料预算价格>的确定及主要特点.     

细粒物质变化对风积沙击实特性的影响

受风蚀及风积作用的影响,风积沙中的细粒物质,包括粉粒与黏粒,是最易变化且变化最大的组分。为了研究它们对风积沙击实特性的影响,在风积沙中掺配不同比例的粉粒与黏粒,进行击实试验。试验结果表明,风积沙击实曲线的起点,即含水量为零或接近于零时的击实干密度,主要由级配决定,级配好则击实曲线的起点高,亦即干密度较大。而粉粒与黏粒的含量则决定着击实曲线走势,其中包括是否具有干压实特性。随着粉粒与黏粒含量由低到高,在一个较宽的区间范围内(掺配粉土时为≤40%,掺配黏土时为≤30%),级配的改善使得击实曲线总体上走高,干压实效果仍然比较明显。该试验对风积沙路基干压实工艺在实际工作中的推广与运用是非常有利的。     

论中国传统文论的分类特征

中国传统文论的分类迥异于西方诗学。中国文论知识谱系的构型没有按照从审美到艺术再到文学的演化样式逻辑地成型和展开。其特殊性在于；它以文类的经验性区分布非反思性区分为核心，建构了极为发达的文体论知识体系；同时，它又以极其精致入微的审美性，鉴赏性区分，建构了极为广阔的审美之思的言域。     

道路冰雪分类与结构特性研究

冬季道路的表面通常覆盖着多层积雪,重交通量的路段积雪较薄,其厚度一般不足几厘米。积雪状态随着交通量、除雪工作量及气候因素的变化而变化,不同种类的积雪表现出的状态与特点均不同,积雪状态的变化直接影响着路面安全性。根据观测结果将路面积雪分为新雪、雪粉、雪粒、雪板、冰块、冰膜及融雪等7种类型。     

再生粗集料微观特征及性能研究

为研究建筑垃圾再生粗集料在沥青稳定碎石中的应用,借助扫描电子显微技术（SEM）观察再生粗集料的表面微观形态,发现其表面存在微裂缝及多处开口空隙。参照《公路工程集料试验规程》对再生粗集料的各项性能指标进行试验研究,并与天然集料进行对比,通过试验得出了再生粗集料具有表观密度小、吸水率高、压碎值高、针片状含量大、磨耗值大的特点,为其在沥青稳定碎石中的应用提供参考。     

铁路运输复杂网络的拓扑特征与动力学研究综述

铁路运输网络建模与分析一直是铁路运输组织研究的热点和难点,其目标是揭示铁路运输特点、行为与网络结构之间的内在联系,为铁路运输网络规划和铁路运输组织优化提供有价值的理论依据。迄今为止,对铁路运输复杂网络统计特征与动力学的研究成果颇丰。从铁路运输复杂网络的模型构建、拓扑特征、动力学3个方面对这些研究工作进行全面地解析和总结;同时,针对铁路运输网络规划和优化铁路运输组织这2个主要应用方向,梳理和概括相关研究工作,为全面了解铁路运输复杂网络领域的研究进展提供概貌图,也可为后续研究工作提供清晰的引导,并结合我国铁路运输当前的形势和重点任务,对今后铁路运输复杂网络研究工作提出思考与建议。     

利用仰角信息降低直升机声目标检测虚警率

对直升机声目标的检测是低空管制的一项重要内容。利用谐波特征识别直升机声信号往往受到地面噪声的影响,系统的虚警率高。不同的声源目标有着不同的空间位置,依据这一特性,文中提出一种利用仰角信息和谐波特征综合判断的方法来检测直升机声目标。实验的对比结果表明了该方法的有效性和可行性,系统的虚警率从18.29%降到了4.88%。最后在LabVIEW环境下,设计出声探测技术实验平台用于直升机声目标的检测,实现了软件和硬件的结合。平台的界面友好,操作简单,实用性较好。     

Bag of Words算法框架的研究

Bag of Words算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法,算法充分学习文本检索算法的优点,将图片整理为一系列视觉词汇的集合,提取物体的语义特征,实现感兴趣物体的有效检测与识别。文章主要研究了Bag of Words算法的框架和基本内容。     

车联网中驾驶员反应时间实时估计方法

结合车辆非线性分段制动特性和车辆状态数据对驾驶员反应时间进行实时估 计,采用特征数据拟合出初速度与减速度上升时间关系模型,通过BP神经网络推算减速 度上升过程中减速度随时间非线性变化关键参数,并在此基础上基于车辆动力学运动规 律求解车辆分段制动位移,通过实际位移与理论位移等价关系实现驾驶员反应时间实时 估计,最后利用Newell 跟驰模型场景对本文提出方法进行仿真验证.结果表明：不同初速 度条件下,反应时间估计值平均误差不超过0.022 s;不同反应时间条件下,反应时间估计 值平均误差不超过0.013 s.本文提出的反应时间估计方法不用增加通信负担和额外设备, 能够达到较高精度,具备更优的适应性、可用性及工程价值.     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。