爆炸作用下钢绞线斜拉索破坏模式和剩余承载性能试验

为研究爆炸荷载作用下斜拉桥钢绞线斜拉索的破坏模式和剩余承载性能,开展了8根15.7-7钢绞线斜拉索试件的野外爆炸试验以及爆炸损伤钢绞线的静力轴向拉伸试验,得到了钢绞线斜拉索在接触爆炸及近距离爆炸作用下的破坏形态和损伤钢绞线的剩余承载力;并根据断丝数量和承载力损失定量比较了高密度聚乙烯护套(HDPE)、单层钢管护套(SST)、双层钢管护套(DST)以及泡沫铝夹层钢管护套(FAFST)4种不同防护措施的抗爆防护效果。研究结果表明：在接触/近距离爆炸作用下,钢绞线斜拉索的损伤破坏主要表现为正对爆炸作用区域部分钢丝断裂和局部横向变形;采用FAFST防护可以有效地改善钢绞线斜拉索的破坏程度,HDPE防护效果有限;相较于无防护的祼索,SST与DST防护反而加剧了斜拉索试件的损伤程度;爆炸损伤钢绞线的剩余承载力与剩余钢丝数量成正比。基于试验结果和回归分析方法,提出了爆炸损伤钢绞线斜拉索剩余承载力评估的实用公式,可以在爆炸灾害后根据钢绞线断丝破坏情况,快速评估斜拉索的剩余承载能力。     

基于平整度指标的农村公路路面使用性能评价方法

为了应对全国农村公路网较大体量的检测,提高低等级农村公路(三级公路及以下)检测的低成本、便捷性、易操作性,开发了一套基于3轴MEMS陀螺、3轮内置MEMS加速度计、双GNSS导航模块的低成本、高可靠性的低等级农村公路平整度检测原型系统。通过分析8000多公里农村公路沥青路面和水泥混凝土路面的检测数据,对于低等级农村公路,当路况较差时,执行单一的平整度检测即可通过数学模型较为可靠地得到路面使用性能评价结果,并提出了农村公路大范围路网检测的检测策略和方案,将RQI作为农村公路普遍检测指标,对路况较好的路段,在RQI检测的基础上进行PCI抽检,提高路面使用性能评价的准确性,从而保证良好的检测效果的同时降低农村公路的检测成本。     

基于综合交通网络的干线公路客流预测方法

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网络模型;考虑出行经济费用、出行时间、最大出行恢复时间、舒适度等因素,构建了综合交通网络下不同运输方式的阻抗模型;利用额定载客数和单位时间发车次数等参数,实现了综合交通网络下不同运输方式路段最大容量的标定;基于标准客运单元和综合交通网络模型提出了考虑综合交通阻抗的客流分布预测模型,实现了考虑其他运输方式影响的干线公路客流预测,并以黑龙江省哈大绥齐地区为例进行方法验证。研究结果表明:与2019年的实际观测值相比,在无伴行线路时基于综合交通网络的干线公路客流预测方法预测结果平均误差为5.47%,略低于传统四阶段法的6.14%,但在有伴行线路时该方法平均误差为4.58%,远小于传统四阶段法的11.89%;相比传统四阶段法,该方法能够更好地反映综合交通网络结构变化后转移客流对干线公路客流量的影响;相比新增水运线路,新增高速铁路或普通铁路伴行线路对干线公路客流影响更大,更能促使公路客流向铁路进行转移。      

基于动态时间调整的时空图卷积路网交通流量预测

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度, 本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络 (TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征; 引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网 中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节 点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明：TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN (Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。      

在役码头桩基承载力静载试验

传统在役码头的桩基承载力检测需拆除上部结构,使得检测工作量大且工期较长。以某旧码头桩基检测工程为依托,阐述在保持上部结构完整的情况下,快速准确检测桩基承载力的方法。首先通过数值模拟分析上部结构与桩基荷载分担比例,初步确定试验堆载量。同时在码头下部的桩头安装传感器,加载过程中能较精确的测得桩顶的实际荷载。用该方法顺利地对该码头2根桩承载力进行检测,取得了较好的效果。     

桩土作用下缺陷大管桩单桩极限承载力理论计算

码头大管桩出现的不同类型缺陷,如混凝土脱落和钢筋锈蚀,会造成码头承载能力下降。基于完整桩-土体系的荷载传递理论,推导获得缺陷桩剩余极限承载力的计算公式。依托工程实践,考察混凝土剥落和钢筋锈蚀这两种缺陷类型对单桩极限承载力的影响,并得出相应结论：混凝土剥落位置对单桩竖向极限承载力和单桩抗拔极限承载力有影响,混凝土剥落位置位于土层内部会减小单桩竖向极限承载力和单桩抗拔极限承载力,单桩竖向极限承载力减小0.07%,单桩抗拔极限承载力减小1.72%;但对桩身竖向承载力却不同,混凝土缺损对桩身轴心受压承载力减小25.65%,钢筋损失对桩身竖向承载力减小20.95%。混凝土缺损比钢筋缺损对桩身各项承载力的影响要大得多。     

2012乘用车市场分析及2013年预测

2012年汽车整体市场继续保持平衡增长,结构调整进一步深化,2012年汽车市场大局已定。通过对2012年汽车市场整体趋势及结构变化方向的研究,可以帮助我们更好地对2013年汽车市场有一个初步的预测。2013年预测乘用车市场保持6%-8%增长。全年总体销量大约在1450万辆。     

移动模架施工中桥墩变形及承载力分析

移动模架在行走过程中会对桥墩产生一个较大的水平推力,使桥墩出现水平变位和裂缝.采用实体退化的虚拟层合单元程序,综合考虑结构的几何非线性和材料非线性,对桥墩在墩顶水平荷载作用下的力学行为进行了仿真模拟,分析了某高墩桥梁在移动模架行走后出现的开裂现象,表明该墩出现结构裂缝时钢筋应力水平及受压侧混凝土应力水平仍较低,确认了桥梁施工过程的安全性.     

基于GA-岭回归分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法研究

车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数，但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题，文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法（简称“GA-岭回归”预测算法）。“GA-岭回归”预测算法分为数据前处理和数据预测分析2部分。对于数据前处理，首先依据不同的测量方式对采集到的踏面磨耗量数据进行分类，基于车轮的实际运维情况，分析不同类型数据的特点；随后以镟修周期作为数据划分标准，对分类后的数据进行切片处理；最后采用相关标准和主成分分析法对相应的动态测量数据进行清洗、降噪。对于数据预测分析，首先划分数据集，进行数据整合，创建训练集数据的时间滑动窗口；随后采用岭回归算法对训练集数据进行回归分析训练，并结合遗传算法和验证集数据进行模型参数的调优，以提高预测准确性。基于测试集数据，分别采用传统预测算法、岭回归线性预测算法和“GA-岭回归”预测算法，对3类预测算法的预测效果进行对比分析；随后采用相同的测试方法，扩大车轮样本的数量，继续进行预测效果的对比分析。测试结果表明，采用“GA-岭回归”预测算法的预测误差和误差标准差均相对较低。经分析可知，...