自密实微膨胀混凝土在钢管拱桥中的应用

自密实混凝土具有良好的流动性和黏浆性.依靠自重充填密实.通过自密实混凝土在钢管拱桥中的应用,介绍了自密实混凝土的配制、性能、浇筑及在施工中应注意的问题.     

基于Wiener退化对镁水泥混凝土中钢筋的锈蚀预测

镁水泥混凝土对钢筋的腐蚀限制了其广泛的推广应用,为解决这一难题,提出利用涂层来缓解其对钢筋的腐蚀,确保镁水泥钢筋混凝土建筑满足设计规定的使用年限要求. 根据西部盐渍土地区的自然环境,采用溶液浸泡加速锈蚀的试验方法对氯氧镁涂层钢筋混凝土进行快速腐蚀试验;运用电化学工作站周期性地对氯氧镁涂层钢筋混凝土试块进行电化学试验;以表征涂层钢筋锈蚀的电化学参数（腐蚀电流密度）作为退化指标,在Wiener退化过程的基础上进行可靠度建模并且对涂层钢筋进行锈蚀预测. 研究结果表明:利用涂层钢筋腐蚀电流密度作为耐久性退化指标可以得到镁水泥涂层钢筋混凝土中的涂层钢筋锈蚀的可靠度函数,并确定出涂层钢筋在30 000 d左右达到中等腐蚀.      

机场道面不平度功率谱特性研究

目前机场道面不平度谱分析的目的大多局限于飞机的动力响应,忽略了道面功率谱特性及功率谱的衰变规律.基于此,实测了4个典型机场跑道的不平度,利用实测数据对机场道面不平度功率谱特性进行研究.通过道面不平度功率谱特性来评价机场道面的使用性能,可为基于道面功率谱密度的量度,对机场道面使用性能进行分级提供理论依据.     

基于YOLOv5网络的轮胎面缺陷检测分析

当前时有发生因轮胎面缺陷导致汽车在行驶中发生严重的交通事故,轮胎面缺陷智能检测对避免这类交通事故的发生具有重要意义。深度学习技术被越来越多地用于目标检测领域,文章基于卷积神经网络模型YOLOv5提出一种轮胎面缺陷智能检测方法。首先建立具有4种轮胎面缺陷特征的数据集,然后通过YOLOv5网络训练数据集,最后用训练好的网络模型在测试集上检测。实验结果显示,在检测轮胎面缺陷任务中,YOLOv5网络模型的平均检测精度（mAP）达到65.4%,检测速度可达到38FPS,相较于YOLOv4网络模型与Faster-RCNN网络模型分别提高约4.1%与31.6%。对进一步研究更有效的轮胎面缺陷智能检测方法提供了参考。     

汽车爆胎对运动状态的影响研究

汽车爆胎是一种极其危险的工况,通过数学公式难以准确表达爆胎轮胎的力学特性,试验研究难度较大。文章以Carsim软件中的205/45 R17型轮胎为载体,通过对爆胎轮胎参数进行修正,建立了Carsim内置轮胎爆胎模型。通过仿真计算,车辆发生爆胎会导致汽车偏离预期道路,车身向爆胎轮胎侧偏转,爆胎轮胎纵向力及侧偏力剧烈变化,导致受爆胎影响最大的轮胎纵向力变大3.5倍,侧偏力变大10.5倍,仿真结果为爆胎车辆稳定性控制研究提供了基础。