论缔约过失责任的法律规制

缔约过失责任 ,对于保护交易安全 ,维护合同当事人的合法权益具有十分重要的意义 ,本文着重就缔约过失责任性质及成立要件加以分析和探讨 ,阐述对上述内容的基本观点。     

运用法律保护房产所有权者的合法权益

通过对某高校房地产权属纠纷案例的剖析，阐述了如何正确运用法律，保护所有权的合法权益的重要性与必要性。该案件错综复杂，涉及行政复议、行政诉讼和民事诉讼等多种法律形式，着重强调了诉讼证据和诉讼时效在案件审理中所起的决定性作用，两既相互独立，又互为作用。     

浅谈高速公路的除雪防滑工作

论述了高速公路冬季养护工作中的除雪防滑工作，对降雪及雪的变态，给行车安全带来的危害及除雪方式、防冻防滑措施等。     

重载铁路特殊站场股道信号机设置问题的研究

重载铁路运输是一个复杂的系统工程,对于保证行车安全、提高作业效率和通过能力起关键作用的信号系统提出更高的技术要求.针对开行万吨、2万t组合列车线路设计中遇到的几种特殊站场布局下的信号机设置问题以案例形式进行分析,探讨此类站型信号机设置的影响因素,总结安全、合理的布置原则及运用要求.     

关于高强度混凝土的配制

高强度混凝土的配合比设计应该遵循低水灰比、低砂率、高骨胶比的原则，这样才能达到比较理想的效果。     

铁路钢桥维修加固对策

通过对我国铁路钢桥现状的分析,提出建立铁路钢桥检测、诊断、修补加固的维护系统,重点分析了钢桥检查方法和重点部位、钢桥性能的测试与评定,具体制定了相应的维修加固对策。     

不同钢内衬加固钢筋混凝土管涵力学特性试验研究

为研究不同钢内衬加固钢筋混凝土管涵的加固效果及其力学特性,对不加固的钢筋混凝土管、10 mm厚平钢管内衬加固钢筋混凝土管、波纹钢管内衬加固钢筋混凝土管3个试件进行两点加载试验,测试P—Δ曲线及截面应变。试验结果表明:采用直接加固方式时,波纹钢管内衬加固钢筋混凝土管、平钢管内衬加固钢筋混凝土管的极限承载力分别比未加固圆管的极限承载力提高240%、22%;加固形成的钢筋混凝土—内填混凝土—内衬波纹钢管截面为部分组合截面;钢筋混凝土—内填混凝土—内衬平钢管截面接近非组合截面,其受力过程与未加固管截面受力过程相似。     

热扰动对冻土区片块石路基热状态变化特性的影响研究

随着我国现阶段的公路建设里程不断增长,相较于常规平原地区,高寒冻土区公路建设过程要克服冻土路基带来的各类不良影响。针对热扰动对冻土区片块石路基带来的影响进行深入研究,在分析该区域高等级公路路基状态的过程中,采集片块石路基的温度状态、吸放热状态和冻融循环状态等方面数据,探讨了其热状态变化的整体规律。研究结果显示:片块石路基在冻土区有着很好的热稳定性作用,可实现主动冷却作用;片块石路基能通过加快温差空气间的流通速度,避免热扰动对路基温度产生过于明显的影响,从而减少热扰动所带来的各类路基病害;片块石路基正下方的最大融化深度正逐步提高;片块石路基的阴阳面存在吸放热不平衡的情况,阳面路肩吸放热量达到阴面路肩吸放热量的2.7倍,阳面坡脚吸放热量达到阴面坡脚吸放热量的2.3倍;随着片块石路基阴阳面吸放热不平衡的发展,其对应的阴面冻土升温速度小于阳面冻土,阴面冻土上限发展程度同样小于阳面冻土。     

汽车维修中检测诊断技术的应用探讨

现如今汽车已经成为人们必不可少的代步工具,汽车的数量随之也越来越多,在汽车的行驶过程中,难免会出现故障之类的问题,因此汽车的维修工作也变的尤为重要,其维修的师傅必须具备丰富的工作经验以及理论知识,然后借助检测诊断技术来进行汽车的事故和问题故障的检测排查工作。本文围绕汽车的检测诊断技术以及该技术在汽车维修中的应用展开分析。     

人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。