AK、SMA、0GFC、SAC型沥青混合料路用性能的研密

笔者选用AK-16B、SMA-16、OGFC-16及SAC—16型等4种我国常用的抗滑级配沥青混合科，比较系统地分桥对比了高温稳定性、低温抗裂性、抗疲劳性、水稳性等力学性能，以及表面的抗滑性及透水性，为我国在抗滑沥青混合科的应用和推广上提供参考。     

《城市道路——立体交叉可行性研究、初步设计深度图样》05MR103

《城市道路——立体交叉可行性研究、初步设计深度图样》05MR103遵照《道路工程制图标准》（GB50162—92）、《城市道路设计规范》（CJJ37—90）等规范要求，按照市政公用工程设计文件编制深度的相关规定，借鉴工程实例，分别对可行性研究阶段、初步设计阶段的城市立交总体设计和线形设计的内容、深度及绘制方法等作了示例。内容包括城市立交设计概述、城市立交设计流程、常用城市立交基本形式及适用条件、城市立交线形设计的内容和方法。城市立交工程可行性研究设计图纸（总体设计及线形设计）和城市立交初步设计图纸（总体设计及线形设计）分别选择了半个苜蓿叶型立交和一个Y型立交作为实例，进行了设计示范。     

在共识下携手实现城市交通出行面向零碳深度变革

2023年2月14日,中国城市公共交通协会在京成立碳分会,来自交通领域的行业专家共同探讨交流城市交通行业的低碳转型之路。碳分会的设立旨在推动各界达成共识、形成合力,协同推进交通领域碳减排、绿色出行,搭建城市交通低碳生态圈,洞察“双碳”态势,建立城市交通行业碳计量方法学,在共识下携手实现城市交通出行面向零碳深度变革。     

NONINVASIVE DETECTION OF BRAIN ACTIVITY VARIATION UNDER DIFFERENT DEPTH OF ANESTHESIA BY EEG COMPLEXITY

Objective To detect the change of brain activity under different depth of anesthesia （DOA） noninvasively. A,fethods The Lempel-Ziv complexity C（n） was used to analyze EEG and its four components （delta, theta, alpha, beta）, which was recorded from SD rats under different DOA. The relationship between C（n） and DOA was studied. Results The C（n） of EEG will decrease while the depth of anesthesia increasing and vice versa. It can be used to detect the change of DOA sensitively. Compared with power spectrum, the change of C（n） is opposite to that of power spectrum. Only the C （n） of delta rhythm has obvious variations induced by the change of DOA, and the variations of delta is as similar as the EEG＇s. Conclusion The study shows that the desynchronized EEG is replaced by the synchronized EEG when rat goes into anesthesia state from awake, that is just the reason why complexity and power spectrum appear corresponding changes under different DOA. C（n） of delta rhythm dynamic change leads to the change of EEG, and the delta rhythm is the dominant rhythm during anesthesia for rats.     

车牌定位及车辆特征识别研究

车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题.车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程.车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量.形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障.车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性.针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性.      

考虑车辆动应力条件下的软土路基处理深度研究

针对滨海新区软基特点,在现有道路工程低填方路堤或挖方段软土路基处理深度计算方法的基础上,根据车辆对道路产生的动应力影响,提出了考虑车辆动应力条件下的软土路基处理深度研究计算方法。分析确定车辆荷载模型,并通过室外道路车辆动应力采集,验证模型准确性。通过试验采集冲击数据,采用ABAQUS软件进行数值模拟,验证了土中动应力衰减的道路模型。在此基础上模拟计算出不同轴重、速度及交通量下的动应力影响深度,参照地基沉降计算方法及路基工作区定义,确定软土地基的处理深度,得到以下结论:考虑车辆动应力及路面铺装情况下,高速公路低填方软土路基处理深度应在1.10 m以上,一级公路为1.23 m以上,二级公路为1.31 m以上,三级公路为1.4 5m以上,视重载交通情况软土地基处理深度相应增加25~40 cm。     

杭州德胜东路重载交通条件下的潮湿路基设计探讨

以杭州德胜东路的改造提升工程为依托,通过分析德胜东路上重载交通的工作区影响深度,提出潮湿低路堤情况下城市重载交通的路基路面设计应对方案。就地取材设置40 cm水泥土换填层及碎石垫层,有效地解决了重载交通需要的路基强度问题和潮湿路基的水稳性问题,为杭州市东部区域城市道路在重载交通条件下的设计提供理论和实践依据。     

基于YOLO算法的高速铁路客运车站钢结构雨棚螺栓缺失检测系统

当前，我国高速铁路客运车站钢结构雨棚螺栓缺失检测过于依赖人工目测，其危险系数大、成本高、效率低且误检率高。为解决该问题，提出一种基于YOLO(You Only Look Once)算法的螺栓缺失检测系统。该系统采用YOLOv4卷积神经网络，对现场采集的钢结构雨棚和接触网螺栓进行标注，通过K-means聚类算法，确定锚框数目和尺寸；利用CutMix和Mosaic等数据增强操作，增加训练数据的多样性，避免出现训练过拟合。试验结果表明，该系统类别识别准确率可达85%以上，识别效果较好，满足检测实时性要求。     

螺旋桨洗流在实体式码头前沿砂质海床上的间歇冲刷试验研究

随着高功率发动机在船舶上的使用以及船舶机动性能的提高,螺旋桨洗流在实体式建筑物周围的冲刷正逐渐成为冲刷研究的重要内容之一。首先自行研发了一套一体化试验设备,之后利用该设备进行了螺旋桨洗流对实体式码头砂质海床的间歇性冲刷试验研究。通过对d_(50)=0.7 mm的原型砂土海床的间歇冲刷试验发现:在同等试验条件下,与连续冲刷相比,间歇冲刷会加深冲刷坑的深度,加深范围介于1.3%~24.8%;间歇冲刷时单次冲刷时间长度越短,冲刷次数越多,冲刷深度加深的越明显;且随着螺旋桨到码头面距离的增大,间歇冲刷引起的冲刷深度的增加越明显。最后提出了最大间歇冲刷深度的定量预测方法,该方法可为实体式码头前沿砂质海床的间歇冲刷防护提供理论支撑。     

超级电容器充放电特性研究

通过不同充电电流对容量的影响分析,发现超级电容器放电容量受充电电流影响显著,充电电流越大,储能越小.在充电制度中加入恒压充电步骤,既能改善大电流充电时的放电容量,又能提高各单体间的一致性.此外通过单体工艺与结构优化,可降低超级电容器单体内阻,减小大电流放电压降,提高了单体的大电流放电功率特性.