基于风险管理的桥梁维护策略多目标优化方法

以最优化桥梁构件可靠度指标、维护费用和桥梁的日平均交通量为目标,考虑各个目标的权重系数,采用多目标最优指标（MOI）．且基于帕累托最优理论和折衷规划法而建立的桥梁维护策略多目标优化方法,经实例证明可为基于维护目的而进行桥梁最优排序提供一个实用而有效的途径。     

路网桥梁群监测优先级评价模型与算法设计

为了建立路网桥梁群监测优先级评价模型,基于对桥梁群监测中存在的项目级和网络级监测需求分析,建立了包含桥梁安全性、桥梁重要性和线路可靠性三要素的多目标路网桥梁群监测优先级数学规划模型,设计了基于Monte Carlo模拟和精英保留遗传算法的路网桥梁群最优监测目标求解方法。算例分析表明,考虑路网状态监测需求的选桥策略可以使被监测桥梁群分布在更多的线路上,避免当路网某些桥个体要素相差不大时,使筛选的桥梁过于集中于某几条线路。本研究可为建立区域路网桥梁群监测系统提供理论指导。     

基于组合赋权-TOPSIS模型的桥梁加固方案优选

为科学合理地确定最佳桥梁加固方案,将组合赋权-TOPSIS 这一有效解决多目标决策问题 的模型引入桥梁加固方案优选,建立了能全面反映加固方案经济性、可靠性、技术性的评价指标 体系,利用层次分析法（AHP） 和熵值法综合确定指标权重,同时考虑了决策者的主观意向和客 观实际,在一定程度上避免了主观随意性。应用TOPSIS 法构造多目标决策的理想解与负理想 解,计算各方案的欧氏距离和相对贴近度,以靠近理想解和远离负理想解作为评价各方案优劣的 依据。最后,结合工程实例详细介绍了采用组合赋权-TOPSIS 解决桥梁加固方案优选的具体步 骤,计算结果表明选出的最优方案与实际采用的相同,验证了组合赋权-TOPSIS 法在桥梁加固方 案优选决策过程中的合理性和适用性。     

商用车维护周期多目标规划下的最优解

在多目标规划理论的基础上，根据国产某型商用车实际运行情况，在车辆行驶安全性、发动机润滑油使用可靠性、车辆单位行程检测诊断与维修费用等多个不能同一化的目标下，研究实现多目标意义下的车辆维护周期的最优化，并给出具体的车辆最优二级维护周期值。本研究成功地运用多目标优化理论，解决了车辆的最优维护周期问题，从而对解决各种复杂和大型机械设备的维护周期最优化问题具有普遍的指导意义。     

基于加权秩和比法的桥梁施工方案优选研究

为了解决桥梁施工方案多依靠专家主观经验判断选择及常见桥梁施工方案选择模型复杂繁琐的问题,提出基于加权秩和比法的桥梁施工方案优选模型。首先在咨询专家、资深设计者及施工方的基础上构建大桥桥梁施工建设指标体系,运用云理论实现各个方案定性指标定量化的转换;然后采用熵值法确定施工方案指标权重;最后构建基于熵值法的加权秩和比模型并对桥梁施工方案进行排序及分档,选出最优方案。云理论实现定性指标定量化的转化,能够充分考虑专家对定性指标认识的模糊性和随机性。熵值法确定施工方案指标权重,有效避免了人为主观性问题。构建的加权秩和比模型具有计算过程简单、无需考虑指标量纲、方案选择快速可靠等优点。通过实例分析,结果表明:该模型不仅能够简化桥梁施工方案的筛选过程,还能有效保障方案筛选的客观性。     

基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价

针对桥梁耐久性评价中指标的高维非线性和非正态性的特点,提出基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价。用加速遗传算法对投影寻踪模型的最优投影方向进行计算,将评价中多维指标数据投影为一维投影数据。工程应用实例表明,该评价模型具有很强的客观性、适用性和可操作性,为桥梁耐久性评价提供了一种新方法。     

有效性目标下的车辆最优维护周期

为准确确定有效性目标下的车辆最优维护周期,基于更新理论中的更新函数以及优化概念,分别建立了以有效度最大和以单位时间内总停驶时间最少为目标的2个最优维护周期数学模型。利用78辆某型商用车多年记录的运行故障数据和维修费用数据,进行了故障分布的参数估计和假设检验,在置信度大于0.95的前提下,确认车辆运行故障服从Weibull分布,并由所建模型解得车辆的最优维护周期里程为15617km。验证性分组试验结果表明:当二级维护周期取15122km时,车辆的有效度达到最大值0.9551;维护周期模型解与分组试验最优周期里程的相对误差仅为3.27%,模型的解准确可靠,符合实际。综合模型研究和实车验证性试验结果,最终认定有效度最大目标意义下的车辆最优二级维护周期为15000km。     

基于模糊综合评判的桥梁设计阶段的风险估计

为了对桥梁生产事故进行源头管理,提高桥梁设计阶段安全性,从桥梁设计阶段工程选址和设计因素两个方面出发,定义了面向工程选址和设计因素的多项风险指标,并构建了基于这些风险指标的设计阶段风险估计指标体系;考虑到风险指标存在不确定性和模糊性,构建了基于模糊综合评判的桥梁设计阶段风险估计方法,将风险发生概率和风险损失嵌入其中,以此为依据确定指标权重和隶属度;最后通过实例证明了方法的可行性和有效性。     

基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型

为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强，全局效果差的问题，本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析，设计以公交线路综合准点率为主，交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系，并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异，构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型；最后，通过实际场景测试，验证模型的有效性。测试结果表明：模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题，将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次 ⋅ 班-1 提升到90.53%和1.23次 ⋅ 班-1；并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%，能够较好保障综合准点率目标的优先性，有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。     

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在分析了基于城市交通信息港的出行前最优路径选择问题的多目标属性的基础上，建立了出行前最优路径选择的多目标规划模型，模型所求得的解是综合最优路径，反映了城市交通出行者信息以及目标需求多样性的特点.设计了基于线性加权法的模型求解算法.通过算例初步验证了模型的合理性和有效性.