列车荷载在双块式无砟轨道中静态传递特征研究

为研究列车荷载在双块式无砟轨道中的传递规律,建立列车荷载静态传递规律精细化分析模型,分析荷载在双块式无砟轨道中的传递路径、范围及影响因素.研究结果表明:荷载在双块式无砟轨道中的传递分为上下2部分,道床板内为荷载扩展区,扩散角为20°左右,支承层内为荷载均化区,荷载分布已较为均匀;荷载传递范围及量值均随动力系数的增加而显著增大;混凝土强度等级增加,荷载扩展区承载范围减小;下部基础为桥梁或隧道时,荷载均化区分布范围更为集中,可以适当提高支承层内混凝土强度、优化宽度来提高轨道结构合理性和经济性.     

"老城市新活力"——新时期广州综合交通发展思考

按照"老城市新活力"对广州工作的总体部署,阐述了广州在综合交通发展方面的若干思考。首先,回顾了广州市城市和交通发展历程,总结了广州综合交通发展对于城市发展的支撑和引领作用;其次,围绕"交通强国"和《粤港澳大湾区发展规划纲要》中的交通发展新要求,结合广州自身实际阐述了交通发展未来的机遇和挑战;最后,针对枢纽再驱动、交通物流融合和人本街道空间营造等三个关键问题,阐述了广州的交通发展策略和实践思考。     

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.     

蓄势谋远 奋楫笃行 加快推进一流强港建设再上新水平

广州港集团坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻落实习近平总书记对港口发展的重要指示批示精神,紧紧围绕交通强国建设纲要、建设世界一流港口指导意见、粤港澳大湾区发展战略等宏观规划,蓄势谋远以提振企业信心,奋楫笃行得彰显发展韧性,在品质港口、效率港口、绿色港口、平安港口、智慧港口等方面下苦功、闯新路、攀高峰。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

2019年珠江水运发展十件大事

1珠江水系货运量突破10亿吨大关,2019年。2019年,珠江水路运输在国家"交通强国"战略的引领和粤港澳大湾区建设的推动下实现跨越式发展。全年珠江水系货运量突破10亿吨大关,位居世界第二。同时,西江航运干线长洲水利枢纽船闸货物通过量达到1.45亿吨,达到历史新高。     

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。     

京秦高速公路山岭区段设计速度分析与选用

为科学合理的拟定山岭区高速公路的设计速度,明确各设计要素的运用标准,使项目具有较高的安全性、舒适性、经济性,以京秦高速公路山岭区段项目为例,采用以定量为主的综合对比分析法,对设计速度的选用进行研究。首先,提出高低两种设计速度方案,结合实际建设条件,对两方案分别进行路线、桥梁、隧道等工程设计;其次,估算工程经济各项指标,计算各路段运行速度,并做同等深度的比选;最后,经分析论证确定推荐的设计速度。结果表明,所采用的研究方法适用、可行,对于山岭区高速公路设计速度的选用具有指导作用。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。