水泥砼路面错台快速修补材料的研究

采用正交设计的方法对快硬硫铝酸盐水泥和聚合物丁苯乳液进行配合比试验,确定出最佳水泥砼配合比,通过路用性能对比试验和耐久性对比试验表明,这种有机、无机多相复合的新型道路水泥砼能有效的弥补普通砼的缺点,具有优良的力学和路用性能:早期强度高,养护12 h即可开放交通,干缩小,耐久性能好,与旧路面之间层间黏结强度高,并且在错台高度仅为0.6 cm时,模拟错台修补效果很好,没有出现脱落和开裂.     

隧道交通综合监控系统应用分析

全数字网络监控系统的建立,完全取代了传统的模拟摄像机系统与紧急电话系统的组合。实现了与隧道机电系统的其他子系统共用网络管理平台,系统结构简单稳定,管理更加方便实用,节约了建设成本。高清摄像机的使用更是提高了图像监控质量与监控效果。这一系统的成功应用必定会给公路隧道的运营和管理带来巨大的经济与社会效益。     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

大体积砼温度应力控制计算

为防止承台温度裂缝,针对新疆赛果高速公路高墩区大体积砼承台进行温控设计计算和温控检测设计,井根据设计计算结果采取合理的温度控制措施,实践表明,工程质量良好。     

Improved algorithm for distributed localization in wireless sensor networks

Many sensor network applications require location awareness,but it is often too expensive to equip a global positioning system(GPS) receiver for each network node.Hence,localization schemes for sensor networks typically use a small number of seed nodes that know their locations and protocols whereby other nodes estimate their locations from the messages they receive.For the inherent shortcomings of general particle filter(the sequential Monte Carlo method) this paper introduces particle swarm optimization a...     

节约用地原则在高速公路设计中的应用

详细介绍大同至右卫段高速公路AKO＋000-AK60＋425．597段节约用地措施在设计中的运用。     

CFG桩复合地基处理在高速公路加宽中的应用

在高速公路加宽改造项目设计和施工中,差异沉降量的控制已成为影响工程施工进度、质量以及道路运营行车效果和安全的关键因素。结合工程实践,分析CFG桩的设计及受力分析,CFG桩作为一种刚性桩,具有承载力高、工后沉降量小、稳定性好、工期快的特点,值得推广。     

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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

浅谈勘察设计行业财务风险控制

首先分析了财务风险的本质和财务风险的成因,在此基础上结合勘察设计行业特点提出了财务风险的防范和控制措施。     

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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.