沥青路面施工技术对平整度的影响及控制措施

平整度是沥青路面最重要的指标,通过基准、摊铺、碾压等施工技术对平整度的主要影响方面做了分析,并提出了提高沥青路面平整度的相应控制措施。     

基于外部动态环境的汽车碰撞危险估计算法研究

针对现有紧急情况下车辆的碰撞危险评估算法大多只考虑量测噪声干扰带来的不确定性,提出一种综合考虑路面动态环境不确定性和量测噪声干扰的汽车碰撞危险估计算法。首先,构建"路面状况-车速-最大减速度"模糊推理模型,即由路面状况和自车车速,经模糊推理智能算法快速获取车辆制动最大减速度;建立基于运动学的预测模型,考虑上述路面附着状况动态变化和传感器量测噪声带来的不确定性,采用蒙特卡洛法实时计算自车当前行驶环境下的碰撞概率。根据汽车动力学和道路有关参数预测车辆紧急制动和转向的轨迹,从而得到制动避撞与换道避撞的碰撞概率。以交叉路口和追尾工况为例,对比分析了不同路面情况下制动避撞和转向避撞的碰撞概率,从而为车辆选择合理的避撞方式。结果表明,所提出的危险估计算法与真实交通动态环境下的紧急避撞行为比较相符,具有良好的有效性和可行性。     

国内机场航空垃圾管理与处置存在的问题及未来工作的思考

随着全球经济快速发展,航空业也得到迅猛发展,随之产生大量的航空垃圾。本文通过研究航空垃圾特性、梳理航空垃圾相关法律法规要求、分析目前国内几家大型国际机场在航空垃圾处置过程中存在的问题,并进行问题产生原因分析,探讨问题解决办法。分析表明:目前国内机场航空垃圾处置存在责任主体不明、疫区垃圾性质界定不清晰、处置单位资质要求模糊等问题。针对现存问题,建议相关部门从法律法规的层面将航空垃圾处理处置以及监管职责进行明确划分和界定。在实际处置过程中,处置主体应遵循减少和控制环境风险与公共安全隐患的原则,将国内航空垃圾、疫区航空垃圾、国际航班非疫区航空垃圾分情况进行处理。     

SMA混合料高温稳定性能影响因素浅析

通过对SMA混合料中的矿料、沥青、纤维稳定剂等影响因素的调整,进行了一系列室内对比试验,并结合SMA混合料的组成结构、强度机理对SMA混合料影响因素进行了探讨。试验结果表明,各因素的变动对SMA混合料的高温稳定性能有重要的影响。     

学会规划与管理委员会2013-2014年度工作报告（节录）

规划与管理专业委员会全体成员单位，积极贯彻落实“公交优先”的精神，并取得了显著的成绩。     

桥梁大直径灌注桩动测的数值模拟及应用

桥梁大直径灌注桩常用反射波法进行检测，测试曲线的正确解释对保证桥梁桩的质量至关重要。建立了低应变反射波法动测模型，用差分法进行模拟计算，并把研究结果应用于桥梁桩低应变动测资料的解释。     

智能型轮毂精密检测机的设计

智能型轮毂检测机是一种能够对轿车轮毂进行端面跳动、径向跳动、直径误差进行检测和谐波分析的全自动精密检测设备。介绍了所设计的智能型轮毂检测机的检测原理、结构方案、数据采集与处理特点,以及被测工件的安装与测量方法。经与常规检测方法对比,该检测机的检测精度提高了一个数量级,检测效率提高2～5倍,检测结果一致性好。     

以物联网和通信技术促进公路路面施工管理信息化

沥青路面铺筑是路面施工的最后一道工序,沥青路面铺筑的质量好坏直接关系着路面的使用寿命和行车的舒适程度,对路面施工质量有决定性的影响。根据路面铺筑过程中对施工质量的实时监控以及对压路机远程调控等的要求,本项目创建了一个物联网公路施工信息化管理系统。该系统采用了物联网通信技术、JAVA2ee软件编程技术及嵌入式技术,将GSM（短信方式）和GPRS（网络方式）数据通信技术相结合,实现对路面温度的实时监控、车辆行驶速度的实时监控、车辆地理信息的实时采集以及数据的实时传输,以便管理人员获得全面的施工信息,及时做出优化控制策略,从而实现对施工质量的有效监控。     

颗粒状路用木质纤维制备研究

提出了颗粒状路用木质纤维的制备工艺。采用这一工艺,以新闻纸和优质路用沥青作为原料,通过胶乳法使沥青颗粒均匀粘附在木质纤维表面,再通过机械搅拌、脱水、造粒等工艺,制备出5~8 mm的颗粒状路用木质纤维样品;通过室内高温稳定性试验,比较掺入进口颗粒状路用木质纤维和掺入自制颗粒状路用木质纤维的沥青混合料的抗高温永久变形能力。结果表明:本研究制备的颗粒状路用木质纤维的各项性能指标都达到了国际同类产品水平。     

智能汽车人机协同决策关键技术综述

智能汽车人机协同决策是指驾驶人与驾驶自动化系统之间进行信息共享、交互和协同决策的过程,其对于提升智能汽车的安全性、舒适性和通行效率具有重要意义。针对人机协同决策技术在当下文献研究中碎片化且缺乏相关综述研究的现状,介绍了智能汽车人机协同决策技术的研究现状及未来的发展趋势。首先,基于对人机协同驾驶领域研究现状的梳理,从驾驶权限和人机交互2个维度对人机协同决策方法进行分类,前者包含以人为主、人机驾驶权限切换和以机为主的3种决策方式,后者包含人机直接交互和人机间接交互2种决策形式。进一步根据智驾系统中人机协同决策的层级差异,将人机协同决策技术分为人机协同行为决策、人机协同运动规划两大关键技术。前者可分为仲裁驾驶权限、协调驾驶意图和人类在环学习3类,后者可分为人机协同的路径规划和轨迹规划2类。最后,对智能汽车人机协同决策技术的发展趋势进行了总结与展望。通过梳理总结认为：智能汽车人机协同决策技术的发展不仅局限于决策层面,也依赖于上下游共同的技术进步,且多模态人机界面和深度强化学习等技术将成为其进一步发展的重要动力;未来,人机协同决策技术将依托新型决策意图传导技术与大语言模型步入新阶段。