基于截面力设定的纵梁轻量化半经验设计

采用半经验方法,通过分析同级对标车型的纵梁各断面通过力,获得了纵梁通过力的设计目标;根据本文提出的薄壁管梁压溃力公式,反推出纵梁所采用的尺寸、材料;根据结构轻量化原则,在概念设计阶段确定了纵梁的最优设计参数。通过对碰撞加速度、吸能盒、纵梁的试验与仿真结果对比可知,本文所提设计方法合理有效。     

浅谈渐开线花键的检测方法的应用

本文对渐开线花键的检测方法进行介绍分析,为渐开线花键的生产检验及零件验收提供理论依据和参考。     

体积法预估最佳沥青用量在混合料配合比设计中的应用

选取8条高速公路的8个沥青混合料类型及20多个热拌沥青混合料配合比设计中最佳沥青用量的选定进行跟踪与剖析，对热拌沥青混合料配合比设计中如何使用体积法预估沥青用量从理论上做了详细阐述，经过沥青混合料下面层目标配合比设计进行了工程实践检验，证明该方法是准确可行的。     

公交信息的乘客光环效应

光环效应是一种特殊的非理性心理现象，可利用其改善公交乘客的满意度.本文认为显著维度光环效应指标除了满足对总体满意度作用系数最大外，还应新增 3个基本特征，据此提出了一种新的基于多个特征的显著维度光环效应指标辨识方法，克服了单个特征有时错误识别的缺陷.基于 2017年武汉市公交乘客满意度数据，利用双因素和决策树法辨识潜在的显著维度光环效应指标，缩小辨识范围.利用各分项满意度指标的影响人群比例，评分均值与总体满意度关系，对总体满意度的作用系数，评分方差等精确辨识了显著维度光环效应指标. 研究发现，公交信息服务对 55.42%的乘客具有反向光环效应.改善公交信息服务可显著提高不满意乘客的满意度.     

基于弹性波CT的大体积混凝土检测应用

现代土木工程时常涉及大体积混凝土,其施工及养护过程极易出现质量问题,因此项目实施过程中检测工作始终贯穿于各个环节。常规混凝土无损检测方法一般无法对混凝土内部大截面进行直观评判,而弹性波CT则一次性重构截面波速分布,经反演后直接推定剖面内缺陷存在与否以及缺陷的位置及规模。通过弹性波CT在大体积混凝土检测中的应用,并结合超声法等验证手段,验证了该方法分辨率高、可靠性好、图像直观等优点,为其他相关类型项目提供了有益的参考。     

微型顶管施工技术在农污治理中的应用

针对农村生活污水治理工程污水管道口径小、乡村道路狭窄、大型施工设备进出不便等特点,结合海盐县农污处理设施工程,介绍了微型顶管二次工法工艺流程及施工过程.总结了微型顶管顶进速度快、工作坑占地面积小、管道铺设精度高、对环境影响小等优点,认为微型顶管在一般砂性、黏性地质条件下具有良好的应用效果,为农污治理项目提供了较好的解决方案.     

一种桥梁桩基础空间刚度的模拟方法

为了准确模拟桩基础对桥梁结构的空间约束,在总结常用桩基模拟方法的基础上,提出一种新的等效结构来模拟群桩基础的空间刚度,然后采用基于WinKler假定的"m法",根据"柔度相等"的原则,推导出这种等效结构的相关参数,最后通过与常用模拟方式比较验证的方式,验证这种等效结构的准确性。研究表明:该种虚拟结构构造简单、建模方便,能够模拟桩基础的空间刚度,满足工程设计要求。     

双荷载箱自平衡法桩基荷载试验及桩底注浆效果研究

以某大桥主墩桩基的荷载试验为例,介绍双荷载箱自平衡法桩基荷载试验的工作原理、特点,以及试验要点.根据试验结果表明,双荷载箱法在大墩位桩基试验、研究桩端注浆效果测试中具备明显的优势.该技术可以解决传统静载试验和单荷载箱试验无法解决的问题,为工程的实际应用提供了解决问题的途径,在桥梁桩基中具有广泛的应用前景.     

Classification of Livebus arrivals user behavior

With the increasing use of Intelligent Transport Systems, large amounts of data are created. Innovative information services are introduced and new forms of data are available, which could be used to understand the behavior of travelers and the dynamics of people flows. This work analyzes the requests for real-time arrivals of bus routes at stops in London made by travelers using Transport for London's LiveBus Arrivals system. The available dataset consists of about one million requests for real-time arrivals for each of the 28 days under observation. These data are analyzed for different purposes. LiveBus Arrivals users are classified based on a set of features and using K-Means, Expectation Maximization, Logistic regression, One-level decision tree, Decision Tree, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) by Sequential Minimal Optimization (SMO). The results of the study indicate that the LiveBus Arrivals requests can be classified into six main behaviors. It was found that the classification-based approaches produce better results than the clustering-based ones. The most accurate results were obtained with the SVM-SMO methodology (Precision of 97%). Furthermore, the behavior within the six classes of users is analyzed to better understand how users take advantage of the LiveBus Arrivals service. It was found that the 37% of users can be classified as interchange users. This classification could form the basis of a more personalized LiveBus Arrivals application in future, which could support management and planning by revealing how public transport and related services are actually used or update information on commuters.     

NUMERICAL SIMULATION AND EXPERIMENTS FOR PANEL FORMING BASED ON CAD/CAE SYSTEM

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｔａｍｐｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｔｈｅｍａｉｎｍｅａｎｓｉｎｐｒｏｄｕｃ－ｉｎｇｔｈｅａｕｔｏ－ｂｏｄｙ［１～３］．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｄｉｅｉｓｄｅ－ｓｉｇｎｅｄａｎｄｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｔｈｅｓｋｉｌｌｆｕｌｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，ｄｅｐｅｎｄｉｎｇｏｎｔｈｅｉｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｔｒｉａｌｔｅｃｈ－ｎｉｑｕｅｓａｎｄｒｅｆｅｒｒｉｎｇｔｏｔｈｅｄｏｃｕｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｉｍｉ－ｌａｒｄｉｅｓ．Ｉｎａｗａｙ，ｉｔｉｓｒａｎｄｏｍｔｏａｒｒａｎｇｅｔ…