负载下CFRP约束混凝土应力-应变关系分析型模型

为研究负载水平对FRP(纤维增强复合材料)约束混凝土柱峰值应力和峰值应变的影响,根据32个CFRP(碳纤维增强复合材料)约束混凝土圆柱构件和16个CFRP约束混凝土方柱构件的试验结果,引入负载影响因子,对J G Teng提出的CFRP约束混凝土柱峰值应力和峰值应变计算公式进行修正.在此基础上分析了CFRP约束混凝土柱构件轴向-侧向应变关系,以J G Teng本构模型为主动约束关系,建立了负载下CFRP约束混凝土应力-应变分析型模型.研究结果表明:模型理论曲线与试验曲线接近,修正后的峰值应力和峰值应变与试验结果较吻合,圆柱构件的误差约10%,方柱构件的误差在15%左右.      

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

机动车交通流比功率与能耗模型研究

为研究机动车交通流能耗,将机动车交通流比功率(VSP)作为研究对象.从最常见的单车比功率研究出发,使用气体动力学交通流模型联系单车比功率与交通流整体比功率,以此建立交通流比功率模型.为使此模型具备更显著的物理意义,将交通流比功率分为两部分,一部分为平衡交通流状态下的比功率,另一部分为偏离平衡交通流状态导致的比功率变化量,模型中的交通流参数与变量能够通过现有的交通流探测设备获取.将比功率理论模型从单车扩展到了交通流,用数学公式反应了交通流状态与比功率的关系,并且证明了交通流比功率能够通过交通流参数进行估计.并由交通流比功率出发,推导出交通流比功公式.此外研究了平衡态交通流比功率及比功与密度的关系.为研究机动车交通流能耗探索了新的思路.     

CD4~+CD25- CD45RB~(high) T细胞转移性肠炎模型的建立

目的建立CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型,并分析其在炎性肠病中的研究价值。方法流式细胞仪分选和纯化CD4+CD25-CD45RBhighT细胞并通过静脉注射移植到Rag1-/-小鼠,记录每组小鼠体质量变化,根据标准程序制作结肠组织切片进行HE染色检查,分离肠黏膜固有层CD4+T细胞并采用ELISA方法检测TNF-α和IFN-γ的表达水平。结果 CD4+CD25-CD45RBhighT细胞重建Rag1-/-小鼠3周后出现体质量下降,至第6周时体质量下降更加急剧并伴有明显腹泻。结肠组织切片结果发现明显的炎性细胞浸润,结肠上皮出现局灶性溃疡,炎症进一步蔓延至黏膜下层。结肠黏膜固有层CD4+T细胞TNF-α和IFN-γ的表达水平明显高于对照组。结论CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型在研究炎性肠病的发病机制中具有重要作用。     

停车收费影响下深圳居民公交出行选择研究

文章在对深圳停车收费与北京、东京等城市进行类比分析的基础上,对深圳居民的出行方式选择进行了调查,并基于二元Logit模型理论建立了深圳市停车收费影响下居民出行方式选择的概率模型,分析居民公交与小汽车出行方式选择行为的差异,探讨通过停车收费引导小汽车转向公交出行的规律。     

一种基于方向关系的空间查询算法

利用锥形模型和四叉树索引,提出一种基于方向关系的空间查询算法,其主要步骤包括:首先,借助锥形模型和四叉树索引快速查找其最小投影矩形(MBR:minimum bounding rectangle)符合给定方向关系的空间对象,构成候选集;然后,从候选集中删除不符合给定方向关系的空间对象,得到结果集.使用C#语言对提出的算法进行了编程实现,并采用不同几何类型的空间数据对其进行了实验.实验结果表明该算法能够对空间数据进行高效地查询,较好地满足了实际应用的需求.     

关于公路施工管理中人为因素SHEL模型分析

我国公路施工管理的质量决定着公路交通行车安全,但在实际的施工管理中,往往存在着较多的影响因素导致施工管理问题;其中,人为因素占有比较重的分量。主要采用SHEL模型分析方法,针对我国江西省昌九高速公路施工管理问题中的人为因素进行分析,研究施工人员和施工设施、规章程序、施工现场环境及人员的之间存在的问题。并针对其问题提出一些个人的改进意见和建议,促进公路施工管理,提升公路施工质量。     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

单交叉口公交信号优先控制策略建模研究

为研究公交信号优先策略对交叉口公交车及社会车辆的影响,建立公交信号优先控制模型及延误模型,以采取公交优先方式后交叉口所有车辆的人总延误减小为控制目标,引入效益指数PI,以信号交叉口优先相位获得的效益与非优先相位损失效益的差值来衡量整体效益,使得每一次采取的公交优先策略都能提高信号交叉口的整体效益。结果表明:在信号交叉口采取信号优先控制策略后,交叉口车辆的人总延误显著降低。本研究成果对其他信号优先控制方式模型、交叉口群公交优先协调控制等具有一定的参考价值和理论意义。     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题, 提出了融合多模式弱分类器, 并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点, 以Haar特征训练判别式弱分类器, 以HOG特征训练生成式弱分类器, 以AdaBoost算法为桥梁, 采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器, 利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明: 相比于单模式弱分类器, AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性, 表现为较高的检测率与较低的误检率, 分别为95.7%、0.000 27%, 每帧图像的检测时间较少, 为25ms; 与传统级联AdaBoost分类器相比, AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间, 但检测率提升了1.8%, 误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法, 具有较佳的车辆检测效果。