面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

预制综合管廊接头抗剪性能与等效模拟方法

预制管廊接头力学性能及设计方法研究尚属于起步阶段,理论尚不成熟,对接头受力性能的认识尚不清晰。为研究预制管廊接头的抗剪性能及影响因素,基于福建省平潭预制拼装综合管廊工程,以典型的双舱和三舱预制拼装综合管廊结构为例,采用PLAXIS 3D岩土有限元程序建立预制管廊接头精细化三维数值模型,深入分析管廊接头的抗剪性能及影响因素,并提出合理实用的管廊接头等效模拟方法。研究结果表明,不设置剪力键时接头的极限总剪力降低了11.1%,设置剪力键能够明显地改善接头的抗剪性能;接头剪切强度和剪切刚度均与预应力基本呈线性关系;采用等效界面模型可以比较合理地模拟剪力键接头的抗剪力学行为。     

考虑围岩蠕变特性的TBM隧道管片衬砌受力特性研究

为研究深部高地应力岩层中修建TBM隧道时管片衬砌结构的力学行为,以某深埋TBM工法隧道为研究对象,建立基于围岩蠕变和管片分块效应的衬砌-围岩复合模型,研究考虑时间效应下管片衬砌的受力特性。结果表明:考虑围岩蠕变效应下管片衬砌受力表现出明显的时间效应。随着围岩蠕变时间的延长,管片衬砌的形变、内力和接缝张开量均呈现两阶段增长,具体表现为前期呈线性增长,后期增加趋缓。洞周围岩应力经历三阶段变化,即先减小后增大直至稳定。围岩蠕变时间为100年时,管片衬砌的内力和形变量均接近极限值。研究结果可为深部高地应力且考虑围岩蠕变效应下的TBM隧道衬砌结构设计提供参考。     

重载铁路四线高墩连续梁桥的设计

神瓦(神木—瓦塘)铁路冯家川车站大桥为重载铁路四线桥,主桥采用4线(65+100+65)m连续梁,最大墩高85 m.桥上线间距大,上下部结构横向尺寸较大,利用有限元分析软件BSAS,MIDAS/FEA对结构受力进行了计算分析.结果表明:在主梁梁高相同的情况下,采用单箱三室截面能更好地减小主应力,采用单箱双室截面增加腹板厚度对主应力的改善有限;多线桥桥墩横向尺寸较大,空心截面设置纵肋板能很好地提高高墩的局部稳定性;主梁及桥墩各项计算指标均满足规范要求.     

上海轨道交通宝山路站的汇合能力提升研究

基于不同信号系统制式,通过仿真计算,深入分析上海轨道交通宝山路站汇合能力提升方案。研究结果表明:选择合适的信号系统制式,采取接轨改造措施并调整列车开行比例,能有效提升宝山路站的汇合能力。     

准比例谐振控制算法在三相逆变电源中的应用研究

非线性负载会在三相车载逆变电源系统中引入谐波,损伤用电设备。为了降低逆变电源输出电压谐波含量,文章研究了基于准比例谐振控制算法的谐波抑制方法 ,主要抑制电源输出的5次和7次谐波。通过仿真模型和实物试验,测试了传统瞬时控制方法和准比例谐振控制方法的差别。结果表明,准比例谐振控制方法既能消除输出电压中的特定次谐波,又可满足系统动态响应性能和稳态精度要求,具有良好的谐波抑制效果。     

基于STAR-CCM+的螺旋桨水动力性能分析

文章运用公式将P4119螺旋桨二维坐标型值转换成三维坐标型值,导入Gambit2. 4软件建立几何模型。基于STAR-CCM+软件对该桨进行网格划分,设置边界条件和数值,仿真模拟不同进速系数下的转矩系数、推力系数、敞水效率和桨叶表面压力分布。经与试验值比较,误差均在10%以内,验证了计算结果的准确性,能够满足工程需要。     

丰都丁庄裂口工业区滑坡的致滑概率研究

笔者通过对丰都丁庄裂口工业区滑坡的机理分析及工程实践经验,总结出了滑坡致滑的四大主要因子———内因、库位降落、暴雨和地震.提出了各因子致滑概率的度量指标及其致滑概率的标准值,建立了概率统计分析方法,并将此方法用于丰都丁庄裂口工业区滑坡的致滑概率分析,所得的结论与实际情况比较吻合.