无梁板式高桩码头温度效应分析

气温的年变化会引起结构内温度的均匀变化,从而使得结构内部产生变形和内力,在高桩码头工程中温度作用往往会引起不利影响。为了研究无梁板式高桩码头的温度效应,基于无限板的热传导规律,以工程实例为依托,利用有限元软件ABAQUS建立三维模型。结合杭州地区的逐时气象资料,研究了气温变化特征、面板温差场以及结构变形与位移的变化规律,并对基本气温的选取进行讨论。结果表明:气温在无梁面板中呈现以厚度方向为主的一维传热特征,温度场在水平向分布均匀;气温年变幅在面板内几无衰减,日变幅对面板温度影响不可忽略;面板的整体温差与竣工时气温和年平均气温差,以及年变幅、日变幅的衰减值有关;无梁板码头基桩的温度响应受面板的整体温差控制,两者瞬时同步变化。     

北京城市交通结构发展进程研究

本文分析了北京市交通结构演变阶段,总结了交通需求和出行结构在各个阶段的显著特点和发展规律,并与国内外大城市进行了对比研究,从而为改善交通结构、缓解交通拥堵提供一定的参考依据。     

一种新型管道机械接头密封分析

随着海洋石油事业的发展,尤其是在役多年的石油平台工艺管道长时间受腐蚀介质和海洋环境的影响容易发生泄漏,传统的管道焊接技术由于需要动火作业,在已投产的石油平台管道维修方面受油气易燃易爆等各种因素的制约,不适应海洋平台管道维修快速、环保、经济等新要求。文中利用ANSYS有限元软件对传统机械接头的结构进行优化分析,开发出一种新型管道机械连接接头。此种接头具有耐高压、耐腐蚀、节能、安全、安装快捷等显著优点,特别适用于海洋石油平台工艺管道的快速维修。着重分析了新型管道机械接头的基本结构、连接机理及影响其密封性能的主要因素,分析结果显示此种连接可靠。     

快递可以尝试嫁接高铁

随着"四纵四横"高铁网络布局的陆续推进,铁路客运给百姓带来了更多的出行方式的选择,同时也带来了一些亟待解决的问题。一直以来,高铁列车上座率不高甚至空载的报道和网络言论有不少,关于高铁利用率低的话题从民间到学界都有声音。高铁建设投入了大量的资金,也使得铁道部资产债务迅速升高,回本盈利预期被拉长。要摆脱目前的困境,就必须从高铁的运营上寻找突破口。     

环球传真

交通要闻 RAFFICTEWSN"十二五"综合交通运输体系规划获通过国务院总理温家宝3月21日主持召开国务院常务会议,讨论通过《"十二五"综合交通运输体系规划》。会议确定了"十二五"时期的建设目标:初步形成以"五纵五横"为主骨架的综合交通运输网络,基本建成国家快速铁路网和国家高速公路网,铁路运输服务基本覆盖大宗货物集散地和20万以上人口城市,农村公路基本覆盖乡镇和建制村,海运服务通达全球,70%以上的内河高等级航道达到规划标准,民用航空网络进一步扩大和优化,基本建成42个全国性综合交通枢纽。     

基于Agent理论的机场旅客出发时间与出行方式联合选择模型研究

为提高机场陆侧区域的客运通行能力,研究交通管理策略实施后机场旅客的行为变化,通过研究Agent的理论结构,构建了机场旅客出发时间和出行方式的联合选择模型.在建模过程中,考虑了旅客不完全信息性和有限理性,应用机器学习算法生成if-then规则模拟机场旅客前往机场的搜索和决策过程,该规则加入了机场旅客的特征变量,如乘坐飞机频率、是否有托运行李等机场旅客的特征属性.应用该模型进行仿真试验,结果显示,机场公共交通成本在10~15元区间变化时,每降低1元,使用公共交通的旅客比例约提高2%;到达机场公共交通站点时间缩短到10 min时,旅客将会延迟10~15 min出发.该模型能较好地显示出发时间变化和出行方式切换过程,有效的预测了机场旅客在不同交通政策和措施下出行行为的调整结果.      

共享单车街头不见踪影 交运公共自行车独树一帜

如今,随取随还的公共自行车成为不少市民出行的选择,而建设成本高、还车不方便、没有固定还车点等因素,让更早出现的公共自行车的运营效果打了不少折扣,甚至有些城市停止公共自行车的运营,退出市场。在低碳节能日益深入人心的今天,具备环保、便捷、健身等特点的交运公共自行车尤其受到市民的追捧。     

厦门公交：探索个性化服务的微循环网约小巴模式

“厦门约巴”这一城市出行新品牌,成为厦门城市流动风景线的又一抹亮色。厦门公交探索个性化服务的城市公交新模式,为厦门市高素质、高颜值、现代化、国际化的滨海城市建设和发展增光添彩。     

“公交出行宣传周”2019绿色出行季

根据交通运输部、公安部、国管局、中华全国总工会《关于组织开展2019年绿色出行宣传月和公交出行宣传周活动有关事项的通知》精神,全国多地集中在9月16-22日开展主题为“公交优先、绿色出行”的“公交出行宣传周”活动,深入宣传绿色出行的重大意义,促进公交优先落地生根。     

基于神经网络的出行目的推算研究

出行目的是交通出行的关键属性和重要内容,其对分析交通行为具有关键作用。随着被动数据的不断获取,通过数据挖掘方法推算出行目的既弥补了被动数据的缺陷,也可为进一步分析交通行为提供完善的数据基础。本文通过总结国内外学者在交通出行目的推算方面的研究经验,基于现有的调查数据,采用神经网络方法进行出行目的推算,推算的出行目的的准确性达到86%,在此基础上分析了对模型具有显著影响的因素,由此得到在出行目的推算中的关键因素为时间和空间变量。