为探究配筋率和复合层厚度对ECC-NC (Engineered Cementitious Composites to Normal Concrete)复合梁抗弯性能的影响,设计了5根ECC-NC复合梁,通过四点弯曲试验,开展了ECC-NC复合梁抗弯性能研究,分析了复合梁破坏模式和裂缝发展规律,探讨了配筋率和复合层厚度对结构承载能力、韧性及延性的影响。研究结果表明:与普通混凝土梁相比,ECC-NC复合梁破坏模式不同,能有效发挥ECC材料特性,具有较好的抗弯性能;相同配筋率下,受拉区ECC层厚度增加,ECC-NC复合梁的抗弯承载力增强有限,弯剪区裂缝数量增多,延性增强,刚度退化缓慢,最佳复合层厚度为0.3h~0.5h;ECC层具有替代部分纵筋作用,受压与受拉区同时设置ECC层能极大地提高抗弯承载能力、延性及结构韧性;基于响应面法,配筋率对ECC-NC抗弯性能影响最大,最大配筋率与复合层厚度有关,0~0.5h呈负相关,0.5h~h间呈正相关,受压区设置ECC可提高界限配筋率,高配筋率有利于提高抗弯刚度,减缓裂缝扩展;弯曲荷载下,截面符合平截面假定,变形协调;基于条带法,建立了ECC-NC复合梁抗弯承载能力计算方法,与试验结果及已有文献数据校核,平均误差在6%以内,吻合度较高,可为工程应用提供理论支撑。ECC替代普通混凝土,不仅提高了结构抗弯承载力,还延缓了裂缝扩展,改善了复合梁带裂缝工作性能和抗裂性能,且抗弯性能较为优越。
为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势,基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献,从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明,在战略层,急救车定位问题的研究重点在于持续改善覆盖定义、准确刻画系统内在的不确定性,主要研究方法包括随机规划、鲁棒优化等不确定性建模和求解方法。在战术层,急救车重定位问题按照触发重定位决策的方式分为多阶段重定位和动态重定位,由于重定位较定位更为复杂,研究重点在于应用启发式、强化学习等算法求解现实中的大规模问题。操作层关键的决策问题包括急救车指派、目的地选择和路径规划:急救车指派相关研究呈现从基于规则到基于模型,从独立优化到和重定位联合优化的发展历程;目的地选择涉及与医院工作负载的协同优化,路径规划则主要针对灾难响应等特殊场景。在未来的研究中,需要紧扣动态性和随机性2条研究主线,在准确刻画院前医疗急救系统不确定性来源的同时,充分利用更细粒度的数据辅助实时决策。在建模和求解的具体技术上,应考虑打通不同层次的多个决策问题开展联合优化,实现急救车定位与调度方案从局部最优到系统最优的迭代,并持续开发能处理现实大规模场景的高效求解算法以支撑联合优化的求解。
城市快速路作为重要交通走廊,其合流区交通调度更为复杂。为保障智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle,CAV)在城市快速路合流区高效、安全、舒适行驶,基于城市快速路合流区的换道特征,开展了考虑换道风险动态评估结果的CAV换道决策模型的相关研究。首先,对换道车辆与邻车进行时空重叠分析,将分析结果作为潜在风险判别依据,对存在时空重叠的CAV及其邻车计算换道碰撞时间(Lane Change Time to Collision,LCTTC),实现换道风险动态评估;然后,将换道风险动态评估结果融入多目标奖励函数优化的DQN (Deep Q-Network)网络结构,并综合考虑车辆行驶高效性、安全性与舒适性等因素,提出具有风险感知的SIDQN (Security Improvement Deep Q-Network)换道决策;最后,通过仿真试验进行验证。研究结果表明:相较于对比策略,提出的SIDQN策略换道成功率保持在95%以上,且运行平均速度不低于21.008 m·s-1;此外,在复杂的交通合流场景中,融入安全性奖励的SIDQN策略表现出最佳安全性,其LCTTC平均占比仅为9.56%,远低于其他对比策略,同时事故率统计结果持续保持较低水平;在舒适性方面,SIDQN策略下换道次数仅为4次,连续换道和无效换道次数均为1次,并显著降低了频繁换道和极端加速减速操作次数,提升了乘客的舒适体验。提出的换道决策模型综合性能优势明显,可为智能网联环境下城市快速路合流区CAV安全换道决策研究提供参考。