钢管混凝土K形节点脱空后的承载力与防脱空措施研究

为研究钢管混凝土K形节点脱空后的承载力以及防脱空措施，通过有限元方法，模拟计算了钢管混凝土K形节点脱空后的力学性能，提出了防脱空建议，并进行了验证。结果表明，当支管壁厚较小时，不同脱空率下节点破坏模式均为受压支管局部屈曲破坏，极限承载力大致相同，脱空只影响节点弹性刚度，且节点弹性刚度随着脱空率的增大而逐渐减小；支管管壁较厚时，破坏模式为主管表面塑性破坏或冲剪破坏；随着脱空率的增大，节点的刚度及承载力均逐渐下降；主管内增设PBL后，主管表面刚度得到提高，不同脱空率下节点破坏模式均变为受压节点的局部屈曲破坏，各模型承载力大致相同；相比于原脱空钢管混凝土节点，节点刚度及承载力均有提高；PBL可显著降低核心混凝土脱空产生的不利影响，当脱空率较大时，PBL作用更加明显。     

不同UHPC加固措施的RC墩柱轴压性能试验研究北大核心

为指导桥梁墩柱加固设计,研究不同超高性能混凝土(UHPC)加固措施对钢筋混凝土(RC)墩柱轴压性能的影响,以加固方式(全高加固、非全高加固)、加固层材料(素UHPC、UHPC+钢筋网、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布)为参数,设计15根矩形RC墩柱试件(1个未加固试件、7个全高加固试件和7个非全高加固试件)进行轴压试验,分析其破坏模式和损伤机理,以及RC试件在轴压荷载作用下的极限承载力、刚度及延性等。结果表明:与未加固试件相比,全高加固试件、非全高加固试件的极限承载力提高率分别为142%~183%、28%~57%,但全高加固试件表现为脆性破坏,而非全高加固试件表现为延性破坏,宜根据工程实际需要采用合理的加固方式;采用不同加固层材料的加固效果为素UHPC、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布、UHPC+钢筋网依次递增,宜采用UHPC+钢筋网作为加固层材料。     

主起落架作用下的机场土面区承载力分析

为研究机场土面区在主起落架作用下的承载力,根据规范制备以黏性土为主的填料.使用便携式落锤弯沉仪经实验得出填料在不同密实度下与动态弹性模量之间的关系,根据函数曲线关系及相关研究结果,建模计算当填料处于3种不同密实度时,B737-800飞机在滑行和着陆两个阶段冲出跑道时的作用结果.计算表明:随着填料密实度值的增加,土面区的承载力也在增加;当密实度不足87％ 时,填料在荷载作用下易出现剪切破坏,导致主起落架陷入土面区;当密实度达到87％ 时,荷载作用产生的竖向变形最小,承载能力最大,土面区可承担主起落架作用.     

锚靴处弯曲应力对缆索承载能力影响的研究

悬索桥主缆钢丝或索股绕过主索鞍、散索鞍、锚靴等固定半径的转向装置时会产生弯曲应力。AS法特有构件锚靴的索槽半径更小，所产生的弯曲应力会接近甚至超过钢丝的屈服应力。分析了钢丝在索槽内的受力变化情况，并将钢丝的本构关系简化为双折线强化模型，按照屈服破坏准则和强度准则两种方法分析了锚靴半径对缆索承载能力的影响。结果表明，按照屈服准则时，钢丝或索股绕过锚靴等转向装置后的抗拉能力没有降低；按强度准则时，当锚靴索槽底面弯曲半径与钢丝直径之比不小于70时，钢丝或索股的破断力下降不足3.5%。考虑到缆索钢丝分项系数为1.85,因此锚靴处的小弯曲半径引起的弯曲应力对缆索承载能力的影响很小。     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。