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题名强夯振动衰减规律分析及安全距离预测研究
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作者
廖艺
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机构
四川省交通勘察设计研究院有限公司
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出处
《江西建材》
2024年第2期80-81,84,共3页
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文摘
某高速公路路基存在厚度较大的湿陷性黄土,需采用强夯法进行加固,但作业区邻近一座钢筋混凝土蓄水池,强夯所产生的振动效应可能会损坏蓄水池的结构。为确定安全的施工距离,文中设置了四个夯击点和四条测线,并利用振动传感器检测土体的振动速度峰值,进而根据监测数据分析强夯振动衰减规律,发现夯击能量的衰减速度先快后慢,并且在前期呈指数衰减,再根据萨道夫斯基公式建立振动速度峰值与安全距离的关系,计算得出夯击施工的理论安全距离。
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关键词
公路路基
强夯振动监测
振动衰减规律分析
安全距离预测
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Keywords
Highway subgrade
Dynamic compaction vibration monitoring
Analysis of vibration attenuation law
Safe distance prediction
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分类号
TU472.3
[建筑科学—结构工程]
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题名关于道路交通行车安全距离预测仿真
被引量:1
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作者
陈计伟
史志才
刘瑾
陈珊珊
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《测控技术》
2019年第4期45-49,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61701296)
国家研究生科研创新项目(17KY0202)
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文摘
为了提高道路交通安全,针对行车安全距离的非线性带来的难以准确预测的问题,提出了一种临界行车安全距离的预测方法。以驾驶员驾驶风格类型、前车速度、后车速度、前车减速度为系统输入,以临界行车安全距离为系统的输出,应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立预测模型。结合仿真软件采集到的样本数据进行训练,得到行车安全距离的预测结果,并与目前普遍采用的BP (Back Propagation)神经网络模型的预测结果进行了对比。实验结果表明,所提出的预测模型能准确地预测临界行车安全距离,且预测准确度明显优于BP神经网络。
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关键词
道路交通
安全距离预测
最小二乘支持向量机
BP神经网络
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Keywords
road traffic
prediction of safety distance
least squares support vector machine( LS-SVM)
back propagation ( BP) neural network
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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