先期振动对高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响

先期振动对土石坝地震变形影响显著。通过开展不同先期动应力作用下的动三轴试验,研究了先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响。结果表明:先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的弹性轴应变无明显影响,但显著降低了其塑性轴应变;未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的残余变形在先期振动影响下显著减小,与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为48.1%和42.0%;先期动应力为80%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为80.9%和71.6%。先期动应力幅值越大,再次经历动应力时未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料产生的残余变形越小,抵抗变形能力提高越明显。最大残余变形的降低幅度与固结比、围压及高聚物含量无关。随后修正了沈珠江动残余变形模型,修正后的残余变形模型可以反映高聚物对堆石料残余剪应变和残余体应变的影响。与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的高聚物胶凝堆石料(高聚物质量比R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了27.7%和61.2%;先期动应力为80%围压的高聚物胶凝堆石料(R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了68.8%和79.3%。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

“生命交规”

不久前,笔者在街头偶遇一场惊险闹剧:一青年骑电动自行车闯红灯时被正常行驶的一辆轿车挂倒,幸亏驾驶人停车及时,摔倒在地的青年虽然头破血流,却没有什么大碍。把青年从地上扶起的执勤交警在批评青年时,把“生命交关”说成了“生命交规”。思索良久,这句话颇耐人寻味。公安部相