强震区跨导热断层隧道不同断层温度对结构安全性的影响

为提升强震区跨导热断层隧道的安全性,本文利用有限差分软件Flac3D对强震区跨导热断层不同断层温度对隧道结构安全性的影响进行了分析。结果表明：(1)断层温度为30℃时,隧道最大主应力最大值和最小主应力最大值分别为55.61 MPa与-55.29 MPa,拱顶处x、y、z方向的位移分别为57.30 mm、38.58 mm与88.34 mm;(2)随着断层温度逐级升高至110℃,最大、最小主应力受其影响分别增加了1.60%～9.39%与2.28%～10.54%,拱顶x、y、z方向的位移也随之增加,但增加幅度较不明显。研究结果可为强震区跨导热断层的工程设计提供参考。     

基于超效率SBM-Undesirable模型的湖北公路运输效率评价

选取湖北省13市(州)2010—2019年的投入产出指标,基于超效率SBM-Undesirable模型,利用Maxdea软件从投入角度对湖北公路运输效率进行研究,得到湖北各市(州)公路运输系统的效率值并进行比较分析,同时运用Tobit模型分析各影响因素对湖北公路运输效率的影响;结合湖北省实际情况,有针对性地提出提升湖北...     

大城市停车体系发展战略——以北京为例

停车是城市交通体系的重要组成部分.小汽车快速增长引发了停车需求的爆发式增长,城市停车对我国城市交通体系的健康发展产生了严重的影响.以北京停车体系发展为例,在分析我国城市停车政策、规划、建设与管理基本状况的基础上,充分借鉴国外城市停车发展的基本经验,基于我国城市小汽车发展的环境、态势和城市停车在城市交通体系中的功能与作用,提出了我国大城市停车体系发展的指导思想、基本原则、战略目标、战略任务和基本对策.     

IMO瘫船稳性倾覆概率分段线性化和敏感性分析

国际海事组织(IMO)第2代完整稳性规则预计将于2019年定稿,目前仍处于大量样船的计算与完善阶段。处于横风横浪联合作用下产生大幅横摇甚至倾覆的瘫船状态,被公认是相对危险的稳性失效模式。因此基于瘫船稳性第2层衡准,针对2艘集装箱船,利用分段线性化方法得到横摇运动方程的解析解,并据此进行倾覆概率的计算。在样船计算的基础上同局部线性化结果进行对比,并对影响倾覆概率的敏感性因素进行分析:延长暴露时间、高峰宽频的波浪谱、选择GZ曲线顶点为分段分界点等均能提高衡准的安全裕度。在此计算分析的基础上为完善IMO瘫船稳性衡准的制定提供技术支撑。     

2012春运严寒中的一枝独秀

几亿人在路上,几亿人在牵挂,几百万人在服务,被誉为史上规模最大的周期性人类大迁徙——中国的春运,照例再次上演。在短短的一个多月中,面对30多亿人次的人口流动,无论是铁路、公路还是民航、水路等,运力的紧张是普遍现象。而对广大乘客而言,一票难求的现状也依然是春运期间的突出问题。     

基于参数横摇的航行安全性研究

\t\t  目的  由于超大型集装箱船在波浪中稳性高的变化较为显著,对其参数横摇校核与安全评估要求较高,因此,\t\t  方法  基于参数横摇模式,针对在迎浪中航行的某10 000 TEU集装箱船,对其各个装载状况逐一并逐级进行计算。自主开发基于典型弱非线性三自由度模型的数值预报方法,对不满足第2层衡准要求的载况进行时域模拟,并综合考虑航速、波况的影响,全面探索其可能发生参数横摇的工况。\t\t  结果  根据衡准结果,得出相应的安全性评估与规避措施：降低重心高度、适当提高航速、尽量避免船舶横摇固有周期约等于2倍遭遇周期等均能有效避免参数横摇的发生。\t\t  结论  对10 000 TEU集装箱船进行的参数横摇全面校核评估能够更好地指导超大型集装箱船的总体设计,提高安全水平,具有较高的工程应用及参考价值。     

某客运专线大型制梁场场地设计原则

根据广珠客运专线某大型梁场的实际情况,结合其他线优秀的梁场设计,对客运专线大型制梁场的场地设计进行了总结,得出了场地设计的关键原则。     

高速车辆表面脉动压力特性的研究

研究表明，偶极子源噪声在车辆气流噪声中占主导地位，而车辆气流噪声中的偶极子源噪声又取决于车辆的表面脉动压力，所以研究车辆表面脉动压力对进一步研究和控制车辆气流噪声具有重要的重义。本文在阐述了车辆气流噪声与表面脉动压力关系的基础上，对车辆表面脉动压力的分布、频率特性及其与车速的关系进行了试验研究，得到了一些有意义的结论。     

翻车机翻转编码器数值校验系统

秦皇岛港五期工程翻车机系统由3个＂O型＂三翻翻车机组成。翻车机翻转加速、减速和停止依靠编码器数值判定,具体流程如下：在翻车过程中从0°到150°时,PLC给电机设定额定的输出转速来控制翻车速度;在150°到155°时,PLC给电机设定较小的额定输出转速来控制翻车机减速;在达到155°时,给出停止翻转的命令。     

基于深度学习的交通标志识别

图像识别技术是无人驾驶实现的关键,交通标志识别是图象识别的重要研究方向。选用MATLAB的AlexNet深度神经网络模型,通过迁移学习对交通路标数据集进行训练,将训练结果与传统的局部二值模式和方向梯度直方图进行对比,得到AlexNet模型的交通路标识别准确度为98.79%,后两者分别为86.3%、97.6%,AlexNet模型更优。