公路隧道工程不良地质段施工技术分析

为解决公路隧道施工复杂地质带来的问题,对公路隧道不良地质段进行概述,并探讨公路隧道不良地质段施工处理技术,以为后期研究人员提供帮助。     

基于有限元仿真的某车门轻量化分析

采用HyperWorks,针对某型商务车车门开展自由模态、柱碰安全及加载1 000 N垂直向下作用力工况的垂向刚度、静强度有限元仿真分析,根据分析结果判断存在轻量化空间,据此设计了两种轻量化方案,分别对两个方案的车门进行了各项性能的仿真分析,结果显示轻量化方案一车门各项性能满足主机厂要求,并具有较好的轻量化效果;方案二车门在加载垂向力工况下的内板静应力超过了材料的屈服强度,无法满足客户要求。相关研究可为客户提供基于马钢材料开展车门优化设计的参考。     

中国综合交通运输绿色效率的空间特征研究

将社会发展指数纳入综合交通运输效率评价指标体系，采用SBM(Slacks-Based Measure) 模型和Dagum基尼系数等分析方法，以中国30个省区为研究对象，测度综合交通运输绿色效率，并研究其空间特征。结果表明：中国综合交通运输绿色效率整体水平较低，区域差异较大，具有显著的空间非均衡性；综合交通运输绿色效率空间非均衡性具有明显的阶段性特征，研究前期区域差异逐渐扩大，后期呈缩小态势；中国综合交通运输绿色效率总体差异较大，区域内差异东部最小，中部次之，西部最大，东-中区域间差异与东-西区域间差异相差不大，但演化趋势此消彼长，中-西区域间差异始终居于最低位，区域内差异是造成总体区域差异的根源。最后，根据研究结论提出相关政策建议。     

机器学习在隧道岩爆微震监测预警中的应用

深部隧道岩爆是地下工程建设中的安全隐患，准确预警岩爆能够保障工程人员的生命财产安全。机器学习等智能技术的出现为岩爆预警带来了新的思路和方法，提高了预警的准确性、及时性和智能化水平。对机器学习在深部隧道岩爆微震监测预警中的应用现状开展了系统研究。首先，对岩爆微震监测评估预警中的机器学习算法进行总结，分析了现有各类机器学习算法的特征优势，然后，对微震监测岩爆预警指标体系进行了归纳，进一步，分析了基于不同机器学习的岩爆微震监测预警应用效果。结果表明神经网络（NN）是岩爆预警算法中的热门方法，微震事件数（N）、微震能量（E）、视体积（V）及其变体是使用频次最高的岩爆预警指标，大部分岩爆预警指标个数主要在3～7个之间。岩爆等级是岩爆预警的研究热点，大部分机器学习方法的预警准确率基本能达到80%及以上，表明机器学习方法具有较好的应用效果与发展前景。最后，对发展方向进行了展望，更先进的机器学习算法、预警指标体系的有效性与全面性、样本的丰富性、岩爆发生时间预警、数据处理能力等需要进一步深入研究。