水泥稳定原状湿排低钙粉煤灰的强度预测

研究了湿排低钙粉煤灰的含水量、水泥用量与水泥稳定低钙灰作半刚性基层材料的强度之间的关系,设计了强度预测方法。该方法在考虑了室内与现场试验原材料含水量差异的基础上,通过给定水泥用量、实测压实混合料含水量和干密度,能够准确迅速地预测出压实混合料的强度。     

中美碰撞标准对比与分析

伴随着车速的不断提升,汽车的碰撞安全性已成为全球高度关注的问题。文章对中美两国汽车的正面碰撞标准、侧面碰撞标准以及给乘客带来的伤害差异进行了对比分析,从中可以认识到中国和美国标准的差距,指出中国汽车碰撞标准仍相对落后和宽松;同时考虑到我国和欧美国家人体体型和体质的差异,在伤害标准方面,我们应当继续坚持对欧美伤害标准有差异的参考。     

无偏等维新息模型在路基沉降预测中的应用

在分析了传统GM(1,1)模型和无偏灰色预测模型的基础上提出了无偏等维新息预测模型,通过运算得出最佳预测值以及预测的最佳维数区,并采用后验差方法对模型的精度进行检验。通过对某高速公路实测沉降数据的分析,证明该模型样本需求量小、计算简单、能动态地反映出实测数据的内在规律,并使预测精度得到有效的提高。证明了将无偏等维新息模型用于预测高速公路路堤沉降量的可行性,在实际运用过程中,为了获得更加准确的结果应不断带入新近的实测数据。     

基于指数平滑技术的灰色沉降预测模型及应用

GM(1,1)模型是沉降预测中应用较为广泛的模型之一,在实际应用当中发现其预测效果有时候较差甚至完全失效。将指数平滑技术引入到灰色预测模型中,该方法既充分利用了观测序列中的有用信息,又大大减少其随机性,将平均斜率法对灰色模型的背景值计算方法进行了改进,将原始观测数据序列变换成规律性强的呈指数变化的序列。某公路试验段实测沉降数据计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径。     

实测沥青路面温度场分布规律的回归分析

以实际运营中的沥青混凝土道路结构为试验对象,提出了一套完整的道路结构温度场实测方案。根据大量的实测沥青路面温度数据研究了沥青路面温度场的分布规律,并利用回归分析对沥青路面温度场与气温之间的相关关系进行了探讨。考虑到升温阶段和降温阶段气温对沥青路面温度场影响的差异,分别研究了基于升温阶段和降温阶段沥青路面温度与气温的相关关系,并给出了不同温变阶段下任意深度处沥青温度的预估模型。对实测数据与预估数据的比较表明:该模型具有较好的精确性与实用性。     

基于BP神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为克服车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出了一种基于BP神经网络的空燃比多步预测模型。通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时为提高空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息。以HL495发动机过渡工况试验数据进行仿真,结果表明该方法能精确预测过渡工况空燃比。     

高填方路基的沉降变化规律及其预测方法研究

通过对高填方路基沉降变化的分析与研究,总结出其沉降变化的发展规律,建立了泊松曲线和龚帕斯曲线组合而成的模糊自适应变权重组合预测模型。通过运用该组合预测模型预测实体工程的沉降变化,证实了该方法比单一预测模型具有更高的预测精度与更佳的适用性。     

基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.     

边坡位移预测的混沌时间序列分析方法应用研究

把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中，运用边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数预测边坡的变形破坏，建立了预测模型，并结合工程实例进行边坡位移预测，取得了较好的预测效果。     

路侧事故预测模型的统计分析方法研究

介绍了泊松分布、负二项分布、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布形式及模型的评价和检验。并介绍了确定模型中单个变量对路侧事故边际影响弹性分析方法。为道路设计人员和养护人员针对路侧隐患设施给出量化的整改方案,并对各改善措施进行经济评价提供理论依据。