桥面发热电缆防冰及融冰试验研究

通过稳态平板法试验研究常用桥面沥青铺装材料的热力学参数,根据济南地区气象资料分析设计桥梁防冰气象参数和热负荷计算模型,获得济南地区桥梁防冰、融冰热负荷;并基于材料导热性能和地区防冻热负荷,设计发热电缆路面结构加速加载试验,对发热电缆防冰路面的耐久性、抗变形及抗开裂能力进行试验,检验发热电缆路面工艺可靠性。

口服结肠靶向给药在疾病治疗中的应用

目的：介绍口服结肠靶向给药的概念及其与普通制剂相比的优点；药物在结肠的吸收、作用原理；在便秘、结肠炎、溃疡性结肠炎、克隆氏病等炎性肠病、大肠癌治疗中的应用及在口服蛋白和肽类药物中的应用。方法：依据近年来的文献资料表明，口服结肠靶向给药的制备方法有：前体药物法、缓释和控释制剂法和聚合物包衣法。结果：通过介绍以上方法，均可制成结肠靶向给药制剂。应用口服结肠靶向给药技术对下消化道疾病的治疗已取得一定进展。结论：口服结肠靶向给药对肠道及非肠道疾病的治疗具有重要的临床价值。

基于PCA-PSO-ELM的道路结冰预测模型

路面结冰对道路交通安全产生严重影响,有效预测结冰并采取主动的防冰措施成为解决这一问题的最有效且经济的手段。为提高道路行车安全,实现对路面结冰的精准预测,提出了一种融合主成分分析法(PCA)、粒子群优化算法(PSO)和极限学习机(ELM)的道路结冰预测模型。首先,针对相对湿度、大气压强、空气温度、风速、风向、路面温度、水膜厚度、融雪剂浓度8个影响因素进行主成分分析;然后,提取影响因子的主成分,并设定PSO算法参数、种群规模和迭代次数;通过粒子群优化算法搜索极限学习机模型的最优输入权值和隐含层神经元阈值,从而构建了PCA-PSO-ELM道路结冰预测模型;最后,利用3个路段的路面气象数据对模型进行验证。结果表明:PCA-PSO-ELM结冰预测模型的平均预测准确率达到95.85%,显著优于传统ELM、BP神经网络及SVM;此外,该模型在相同时间的不同路段和不同时间的相同路段上均表现出较高的预测准确率、精确率、召回率及F1分数,表明其具备优秀的泛化能力。PCA-PSO-ELM模型在保证准确率的同时,提高了路面结冰预测结果的稳定性,为有效应对路面结冰问题提供了坚实的理论支持。

大型桥梁集群结构全域智能监测与快速检测成套技术

“十三五”时期,我国基础设施网络化布局不断完善,建成了众多大型桥梁集群。集群内桥梁数量多、里程长,存在多层、多方向、立体交叉的复杂结构形式,从而导致常规的检测技术难以准确诊断大型桥梁集群结构的运营风险。1主要研发内容根据《交通强国建设纲要》的创新要求,依托国家重大工程与重点研发计划,结合实际工程项目,采用产学研用相结合的研发模式。