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蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的. 相似文献
72.
针对轨面不平顺对高架支承块轨道结构振动特性的影响进行现场试验,分别从时域和频域对比分析不同轨面不平顺状态下轨道结构的振动响应,重点考虑10~1 000 Hz频率范围内的振动.分析结果表明:轮轨冲击力和轨道结构振动加速度幅值随轨面不平顺幅值的增加而增大,同时也受到轨面不平顺类型和波长分布的影响;轨面不平顺引起的钢轨振动频率主要分布在50~1 000 Hz的范围内,承轨台、桥面板垂向振动频率分布在40~200 Hz的范围内,轨面不平顺的波长分布是影响轨道结构振动频率分布特性的主要因素之一;降低谐波型轨面不平顺幅值0.2mm,可以减小钢轨垂向振动水平14.1dB.建议将轨面不平顺谱加入轨道质量的评价指标中. 相似文献
73.
路桥过渡段是高速铁路线路的薄弱环节之一,路桥过渡段的轨道结构动力性能也直接影响到列车运行的平稳性.根据高速铁路对路桥过渡段轨道结构动力性能的要求,进行了改变轨下垫层刚度、使用2.8m长轨枕、使用轨枕胶垫和道砟垫、铺设辅助轨等7种轨道结构的动力性能试验.试验结果表明,轨下胶垫对改变轨道结构的动力性能作用有限,枕下胶垫和道砟垫能根据需要较为方便地调整轨道结构的整体刚度,2.8m长轨枕和辅助轨对提高轨道结构的整体性具有较大的作用.在动力荷载作用下,桥上道砟的密实度提高较快,从而进一步加大了与路基轨道的刚度差.对于高速铁路,在选择轨道结构时,不仅要考虑轨道刚度的合理值及其匹配,同时还应考虑轨道部件质量的合理分布. 相似文献
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75.
76.
在深大基坑施工过程中,地下水是影响深大基坑稳定性较为关键的因素,若处理不当极易引发深大基坑施工安全事故。目前,富水地质的大型基坑工程的降水设计及工艺要求严格,应用较少,因此需进行深入研究。依托昆明轨道交通4号线火车北站深大基坑的工程实例,结合车站周边水文地质特征,设计坑内降水井降水、坑外布置备用井的降水方案,并采用VisualModflow数值模拟软件对基坑降水方案进行模拟验算。计算结果表明:该降水方案能够满足基坑降水要求,同时基坑降水引起周边地表沉降在允许安全范围以内。同时,经现场监测数据进一步验证,火车北站基坑开挖期间,地下水位变化较为稳定,周边地表沉降符合规范要求。该降水方案对类似深大基坑降水设计具有借鉴指导意义。 相似文献
77.
微观交通仿真模型的参数标定是保证仿真模型有效性的基础和前提。针对车辆在主路和辅路运行特征的差异,提出了1种针对主辅路的微观交通仿真模型参数标定方法。该方法以进口道的车均延误的偏差作为评价指标,以遗传算法作为求解工具,分别实现了微观交通仿真软件Vissim中主路和辅路驾驶行为参数的标定。同时,结合工程实例将该方法应用于北京市朝阳路与高碑店北路交叉口、南苑路与久敬庄路交叉口仿真模型的参数标定中。结果显示,采用该方法标定后的主路和辅路延误与实测延误的平均偏差分别为2.1s和2.5s ;采用主路和辅路统一标定的方法,主路和辅路延误与实测延误的平均偏差分别为7.1s和7.5s。结果表明,仿真模型参数能够有效地提高参数标定的仿真试验效率与仿真精度,验证了该方法将主路和辅路仿真模型参数分开标定的有效性。 相似文献
78.
轨道复合不平顺对提速列车运行影响的研究 总被引:5,自引:1,他引:4
轨道几何形位不平顺是影响轮轨动态作用力和行车平稳性的主要因素之一,是当前高速重载和提速线路的主要研究内容.利用动力模拟仿真计算多种类型轨道单一不平顺、复合不平顺和随机不平顺激扰下提速车辆的动力响应,并着重分析轨道复合不平顺对提速列车运行安全性和平稳性的影响.对各种轨道不平顺条件下车辆动力响应的计算结果进行分析对比,找出相对不利的轨道不平顺类型及其波长和幅值,为现场控制各种类型轨道不平顺、制定提速线路轨道养护维修和不平顺管理标准提供理论依据.结果表明,方向和水平复合不平顺对车辆运行的安全性和平稳性的影响较大,是需要重点控制的轨道不平顺类型. 相似文献
79.
在市政设施施工工程中,采用传统的开挖、回填施工工艺,已经不能适应当前城市施工发展的需求。城市道路施工中最关键的因素是施工速度,尽早开放交通是城市道路挖掘修复的重点。所以,引入城市道路开挖回填新技术,可以将对城市交通、环境造成的影响降低到最小限度,并且提高了施工速度,是城市道路挖掘修复技术的发展方向。 相似文献
80.
地铁运营设备种类繁多,其中机电设备在设备管理中占据重要的地位。而物联网技术的发展实现了多领域、多模块、多方向的信息互联共享,面对各个维度数据交融建立合理的分析管理平台是今后智慧城市智慧地铁的发展趋势。基于郑州地铁运营的设备管理体系,拓展全景信息支撑平台、状态监视、在线预警、智能诊断、状态评价、风险预测、检修决策以及绩效评估等方向。搭建地铁机电设备的大数据管理系统框架,通过现有的数据构成利用机器学习算法有效地进行数据挖掘。同时针对全生命周期成本分析、运维检修决策、风险量化评估3个方向进行算法模型分析,从而获取地铁机电设备的相关潜在规律,为决策层提供更多有价值的信息。 相似文献