双孔盾构隧道地表位移离心机模型试验研究

采用室内离心模型试验模拟双孔盾构隧道近接施工,通过定量控制隧道外套的水囊注放水的方式模拟盾构隧道的地层损失。研究了横断面地表沉降的量值、分布规律以及随盾构推进距离的变化规律,并提出相应防护措施。结果表明:水囊注放水方法可以有效模拟盾构隧道地层损失;盾构推进距离和隧道相对位置关系对地表沉降的量值和分布规律有显著影响。     

“南海挑战”号坞修及主电站国产化方案的技术创新

"南海挑战"号FPS干坞大修过程中成功解决了安全、质量、进度及费用等难题,攻克了满堂承重脚手架搭拆、桩腿修复、驻坞、倾斜试验等难关。介绍坞修工程子项目的流花电站扩容的原油主电站国产化方案,突破了机组倾斜角特殊要求、机组排放新要求、平台空间限制及电站并网等难关。     

城市道路沥青混凝土路面的施工技术

介绍了城市道路沥青混凝土路面的施工准备,施工工艺的讨论分析,检测及缺陷处理等内容。     

台湾海底隧道之接头与管段变化研析及对策

台湾唯一之海底隧道系采沉埋方式施工,该隧道不仅处于具高度盐份腐蚀之不利环境,且位于软弱地盘上.于营运二十余年后,轻微异状已有显现,如管段接头锈蚀、管体渗漏及管体裂损等异状.上述异状可能为接头构件变形、管体变位/变形及结构劣化等影响隧道安全之前兆,甚至降低其耐震能力;因该隧道肩负港区及区域经济发展之运输重任,如何藉由整体性体检进行安全评估及研订适当之维护补强对策,为计划执行重点;故本文将说明隧道接头、结构体等隧道重要构件之检测调查(如地球物理、钢筋腐蚀、裂缝深度、氯离子试验、防蚀电位、接头防水等项目)、数值分析及自动化监测(接缝计、单元沉陷仪、结构倾斜仪、电位计等)等综合评估结果及维护补强对策,以提供工程界日后参考.     

服务道向行动化资讯整合平台研发

目前运输业者所建置的车队监控管理系统虽已广泛包含即时追踪、快速回报、线上客服等功能,然而在协助运输业者提昇经营品质与效率上仍有许多问题尚待解决。本计画之目的即是道人目前广为各界所采行的,服务道向架构（serviceoriented architecture,SOA）,建构一个．实现异质系统整合,的车队管理平台,以简化作业流程、节省经营成本,达到辅助决策与管理的目的,提供客户高品质、高效率、低成本的陆路运输服务。     

赤峰地区环境特点与公路建设环保对策

通过对赤峰区域自然环境、生态环境、社会环境等影响因素的预测与分析,结合赤峰现有公路建设环保现状和存在问题,初步探讨公路建设各个阶段环境保护的措施与对策。     

赤峰地区公路地质灾害分析

内蒙古自治区赤峰市是地质灾害较严重的地区。公路建设中所遭受的地质灾害主要有泥石流、采空地面塌陷、滑坡等。为了防止山区公路地质灾害可能造成的危害,通过对赤峰地区公路建设中常见的地质灾害类型、成因等分析、研究,提出了赤峰地区公路地质灾害防治一般对策,以减少和避免地质灾害造成的损失。     

赤峰市物流园区规划及发展前景

物流园区是近年来现代物流发展的产物,是物流节点作业活动的空间集聚体,是具有一定规模和多种服务功能的新型物流业务载体。物流园区的布局规划,直接影响物流园区整体建设发展。文章介绍了赤峰物流园区的规划建设,并分析了赤峰市物流的发展前景。     

表层嵌贴CFRP-混凝土结构的黏结性能研究

为研究嵌贴的CFRP与混凝土间的黏结性能及黏结滑移关系,对22个嵌贴CFRP加固混凝土棱柱体试件进行了单剪拔出试验,考察了混凝土强度、槽宽、槽边距、树脂保护层厚度、及构件截面尺寸等因素对嵌贴CFRP-混凝土界面的黏结承载力、破坏模式、黏结刚度、黏结滑移关系等性能的影响;在试验结果基础上提出了含残余摩擦段的三段式黏结滑移关系模型,进而明确了混凝土强度与槽边距等因素与峰值黏结应力等模型特征参数的相关性,最终在上述工作基础上建立了首次考虑混凝土强度、槽宽、槽边距等多因素影响的黏结滑移关系模型。研究结果表明：所考察的各因素对嵌贴CFRP与混凝土界面的黏结性能及黏结滑移关系存在显著影响;运用最小二乘法得到的含特征参数的黏结滑移关系模型对界面断裂能的预测精度优于现有其他模型;所建立的考虑多因素影响的黏结滑移关系模型预测的峰值黏结剪应力与文献试验实测值的相关系数为0.65,预测精度较高。     

车辆跟驰模型研究进展

梳理了近70年关于跟驰模型的研究, 根据建模方法将其分为理论驱动与数据驱动2类模型, 并归纳了跟驰模型的研究热点; 从人类因素、基础设施、交通信息、异质交通流、新建模型理论5个方面对理论驱动类跟驰模型的研究进行了综述; 根据所用机器学习算法的不同, 从模糊逻辑、人工神经网络、实例学习、支持向量回归、深度学习5个方面对数据驱动类跟驰模型的研究进行了综述。分析结果表明: 理论驱动类跟驰模型以理论推演交通现象, 对影响因素的考量难以全面, 部分人类因素难以量化, 驾驶人决策制定过程的解释不够准确, 异质交通流的跟驰模型缺乏一般交通条件下有效性的理论基础和形式化证明; 数据驱动类跟驰模型以交通现象归纳交通规律, 由于数据的来源、评价指标及评价方法不同, 导致应用机器学习算法得到的模型无法系统比较; 数据驱动类模型侧重于从微观角度研究驾驶行为特性, 对复杂交通现象(如交通震荡、迟滞等)的解释性不强; 跟驰模型的研究应创新数据采集方法, 捕捉驾驶人的心理倾向、感知特性和认知能力, 并量化人类因素的影响和充分利用大数据; 数据驱动类跟驰模型应为无人驾驶技术发展提供技术支持; 在自动驾驶完全普及之前, 人工驾驶与自动驾驶混合场景下的驾驶人跟驰行为特性尚待深入研究。