钢管混凝土拱桥空间稳定分析

介绍了大跨度钢管混凝土拱桥空间稳定分析方法。基于有限元理论,考虑结构的几何非线性和材料非线性,建立了某中承式钢管混凝土拱桥的计算模型,运用ANSYS软件对该桥施工过程和运营阶段的稳定性进行了模拟计算,其结果为大桥的设计和施工提供了理论依据。     

钢管混凝土拱空间极限承载力高精度分析

采用考虑材料非线性的钢管混凝土拱空间极限承载力计算方法对1个X型双肋拱与1个平行双肋拱进行了空间极限承载力计算。在该方法中，对钢管混凝土拱结构采用纤维单元模型，该模型假定钢管与混凝土完全粘接，钢管对核心混凝土的套箍作用体现在以一维形式表达的核心混凝土的应力-应变关系曲线之中，针对材料非线性分析中单元内各点刚度参差不齐的特点，采用单元内设小元的方法(相当于子结构)，编制了非线性有限元程序，在该程序中，计算模型完全是基于小元层次进行的，比如单元刚度矩阵由小元刚度矩阵凝聚而成，单元节点的残余力由小元节点的残余力构成，故只需改变单元内小元个数这1个参数就可实现对结构的重新划分且极大地降低了非线性方程组的阶数，非常方便且实用。在程序计算结果得到模型试验结果验证的基础上，还对不同的横撑根数对结构空间极限承载力的影响进行了分析。     

航母飞行作业空间安全布局研究

研究针对航空母舰飞行作业空间安全问题而开展。研究首先根据作业特点划分航母作业区域，针对飞行作业分析构成空间危害因素的来源，提出一套度量危险因素的空间关联安全水平指标，以便对危险因素的空间关系进行量化；然后在此基础上，对2套不同起飞作业布局进行安全评价；最后，并围绕航母飞行甲板作业空间安全的典型问题进行分析和讨论。     

The vulnerability of the environment to spills of dangerous substances on highways: A diagnosis based on multi criteria modeling

Highways and freeways are the main infrastructure channel used to transport cargo in Brazil. This cargo often includes dangerous chemical products which can, in the event of an accident, negatively impact the environment. The development and implementation of tools for the rapid diagnosis of environmental vulnerability in the transportation of dangerous goods has been studied. However, for highways and freeways there is a lack of studies based on environmental attributes, and not just based on statistical data which demands a specific period for collection and analysis and only after that the implementation of preventive measures. Thus, evaluation grounded on multiple criteria embedded in Geographic Information System (GIS) has significant potential for the practical implementation of risk management of road transportation of dangerous goods. This study has determined the environmental vulnerability of route BR 050, specifically the segment between the cities of Uberlândia and Uberaba in the state of Minas Gerais, where multi criteria analysis has been efficient in determining the most vulnerable areas. The main attributes analyzed were the drainage density, soil type and geology, determining that in case of an accident with dangerous substances the regional environment would be immediately affected, and so endorsing the use of this tool in many segments involved in environmental management of highway enterprises.     

“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区预测

基于微地震监测和覆岩空间结构理论，以山东华丰矿1410工作面为例，分析了“s”型覆岩空间结构的形成，利用理论方法和微地震监测预测并圈定了华丰矿1410工作面发生冲击地压的危险区域，研究了“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区分布规律，为现场预测和控制冲击地压灾害提供了理论基础。     

超大城市公交都市建设路径探索与反思——以广州市为例

当前中国一系列城市正处于向超大城市转变的关键时期,建设公交都市已经成为摆脱超大城市交通拥堵的必经之路。采用实证分析方法剖析广州市百年来公共交通的发展历程,回顾梳理不同发展阶段的特征,同时解构公交都市的内涵,总结广州市公交都市建设的成功经验。通过对比国内外先进案例,指出广州市公交都市建设在公交运力、公交路权、车站覆盖和车站衔接上存在不足。以广州市公交都市建设经验为基础,从公交都市的规划、设计、运营、管理四个方面出发,建议将多元化、协调化、人性化、灵活化作为超大城市公交都市建设的未来发展方向。     

城市交通状态的空间依赖性和异质性分析

有关城市交通状态空间特征的研究相对匮乏。从空间角度分析城市宏观交通特征,首先,针对城市路网几何形态和交通数据的关系提出适合于城市交通数据分析的空间模型。然后,以从长期的浮动车数据中提取的路段行程速度作为描述交通状态的实验数据,分别采用空间自相关和核密度估计法定量分析路网行程速度的空间依赖性和空间异质性,并分析其在典型时段的空间分布特征。结果显示:城市交通状态的关联性在空间上随着路段间距的增长而衰减;城市交通状态的空间分布特征随时间变化,受路网结构和区域功能的影响在空间中呈现集聚特征。     

煤炭码头三维可视化管控系统研究与应用

基于虚拟现实技术、信息技术、网络技术等,构建煤炭码头三维可视化管控系统。通过与信息管理系统生产运营数据的对接,在网络环境下,实现煤炭码头生产运营状态的实时展示和实时信息查询,以及生产运营过程中设备的快速定位及紧急报警。该系统可为煤炭码头管理人员提供直观的、可交互的辅助港口运营分析、决策的平台。通过在黄骅港煤炭码头的工程应用验证了该系统的先进性和实用性。     

空间数据挖掘及其在海洋地理信息系统中的应用

空间数据挖掘是数据挖掘中的一个重要门类,空间数据挖掘的意义是在空间数据库或数据仓库的支持下,提取、推理出未知、有价值、可利用的关系、模式或趋势,从而为决策系统提供支持。随着海洋测量技术和电子地图技术的持续发展,以及计算机存储容量的不断扩大,使得海洋地理信息系统中出现了海量数据,如何对这些数据进行有效利用,从而进一步发现价值,是当前海洋地理信息系统研究的主要课题之一。本文介绍空间数据挖掘技术的主要原则,分析空间数据挖掘的实际效果,并研究空间数据挖掘在海洋地理信息系统中的应用,为今后海洋地理信息系统的完善和提高提供依据。     

Efficient missing data imputing for traffic flow by considering temporal and spatial dependence

The missing data problem remains as a difficulty in a diverse variety of transportation applications, e.g. traffic flow prediction and traffic pattern recognition. To solve this problem, numerous algorithms had been proposed in the last decade to impute the missed data. However, few existing studies had fully used the traffic flow information of neighboring detecting points to improve imputing performance. In this paper, probabilistic principle component analysis (PPCA) based imputing method, which had been proven to be one of the most effective imputing methods without using temporal or spatial dependence, is extended to utilize the information of multiple points. We systematically examine the potential benefits of multi-point data fusion and study the possible influence of measurement time lags. Tests indicate that the hidden temporal–spatial dependence is nonlinear and could be better retrieved by kernel probabilistic principle component analysis (KPPCA) based method rather than PPCA method. Comparison proves that imputing errors can be notably reduced, if temporal–spatial dependence has been appropriately considered.