锚带网索支护在大倾角、松软、突出煤巷中的应用

针对淮南李一煤矿巷道大倾角和煤层松软,且煤层为突出煤层的特点,对该巷道B11b上风巷进行锚网支护试验,试验取得了很大成功,巷道支护效果非常理想,经济效益显著,同时,锚网支护技术在该矿得到了很好的推广应用。     

货车超载对沥青混凝土路面结构的影响及对策分析

公路货车超载造成路面结构的强度破坏及使用寿命的严重降低。本文根据交通调查资料,分析公路上超载货车的特征和超载货车的主轴轴载谱,并对沥青混凝土路面按弯沉等效原则,得到各类超载货车的等代轴载。分析货车超载对沥青混凝土路面结构的影响及相应对策。     

城市道路施工区交通延误建模与仿真

随着城市的快速发展,为了提高道路通行能力,许多道路必须扩建,而施工区广泛存在于路段和交叉口区域,城市道路施工区将改变车道的宽度,对车辆的正常行驶产生一定的影响,导致大量排队和交通延误.针对城市路段施工区的交通流和交通延误进行了仿真,研究施工区域环境中不同因素对车辆延误的影响、机动车和非机动车到达率,分析了受施工区影响的入口交通延误的特征,施工区的尺寸与位置等因素对路段施工区交通延误的影响,提出了基于社会力模型的城市路段施工区交通延误分析方法,并考虑了路段施工区长度、施工区宽度、大型车比例将对路段施工区的交通延误和平均通行速度产生显著影响.模拟结果表明,本文建立的基于社会力模型的施工区交通延误计算方法具有良好的适用性.基于分析结果可制定合适的交通管理措施,减少路段施工区的交通拥堵降低延误和事故率.     

快速路匝道汇入方案优化及软件仿真

针对城市快速路交通压力日益增长,匝道汇入处经常形成拥堵、交通事故频发等现状,结合当前城市快速路现状,通过理论计算和仿真实验方法,对现有汇入方案进行分析和优化,提出了“限速增道”汇入方案.方案在匝道汇入处采取隔离和限制措施,适当减少主、匝道车道宽度,降低车辆速度,引主导、匝道车辆各行其道,减少相互干扰,最终达到提高汇入处通行能力的目的.仿真实验数据显示,方案的单位时间车流量、通行速度、排队长度等交通指标均明显优于其它方案,效果明显.“限速增道”方案在现有车道宽度较宽的城市快速路上可以采用.     

重交70#道路沥青不同老化时间的性能变化规律

利用旋转薄膜烘箱对重交70#道路沥青进行0,40,8,18,240,300 min加热来模拟沥青老化实验,测得老化前后70#沥青的“3大指标”及4组分组成,对实验数据进行数理统计方法进行分析.分析表明：重交70#道路沥青的针入度、延度随着老化时间的增长而成指数减小,软化点随老化时间的增加按指数增加的规律;且针入度随着时间减小的速率变化率小于延度随时间减小的变化率;沥青4组分组成的变化规律为：饱和分、芳香分含量随着老化时间的增加均有减小的趋势,而沥青质、胶质含量随老化时间的增加而增加,且其中胶质的变化率最大.     

城市道路绿化质量对土壤侵蚀量与大气颗粒物污染的影响

对长沙市的道路绿化状况、道路低空的TSP污染和绿化带滞尘情况以及绿化带土壤的侵蚀进行了研究,对低质量的绿化带进行了数值评价,测量了城区主要道路低空TSP浓度和绿化带滞尘量.研究表明,低质量道路绿化与道路低空大气颗粒物污染成正相关,相关系数r为0.75,有非常显著意义.同时对长沙市绿化带年土壤侵蚀量进行计算,总量约为90吨/年,已成为长沙市大气颗粒物污染的重要来源.     

SMA路面中各种纤维应用现状及发展趋势

制造SMA一般都采用纤维作为稳定剂,使用的纤维主要有木质素纤维、矿物纤维、聚合物化学纤维3大类．纤维具有加筋、分散、吸附沥青、稳定、增粘等作用,对防止SMA沥青析漏的功效较好．从施工性能、使用性能、成本等方面阐述了以上3种纤维的应用现状及发展趋势．     

基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。     

基于ADAMS的脉冲路面输入平顺性仿真分析

以皮卡车为研究对象,利用ADAMS/VIEW软件建立了包括前后悬架、轮胎、车身、转向系和人—椅系统等在内的整车多刚体动力学模型,并对建模中的关键问题进行了重点说明。运用ADAMS软件对建立的整车多体动力学模型进行了脉冲路面输入下的平顺性仿真分析,仿真结果与该车试验结果吻合较好,验证了建立的整车模型的准确性,为该车的设计分析提供了依据。     

基于自适应标注样本的高分辨率影像道路提取

针对现有道路提取算法中难以大规模人工标注样本类别标签的问题,提出了一种基于自适应标注样本提取遥感影像道路的方法。首先,通过改进的模糊C均值聚类算法提取道路区域,进行初步的样本标注;其次,利用基于二次投票的集成去噪算法定位标签噪声样本,更新样本数据集;再次,将更新后的样本集投入随机森林训练并预测影像的分类结果;最后,对道路提取结果进行多方向形态学滤波去除非道路区域,得到精确的道路提取结果。通过不同分辨率、不同场景、不同方法的实验结果表明,所提方法可以自主选择并标注样本,相比传统算法具有较高的提取精度,对于高分辨率遥感影像中直线型、曲线型道路均有较好的道路提取效果。