基于MATLAB及参数化建模的起重机桁架式臂架结构优化设计

针对起重机桁架式臂架结构设计计算,运用MATLAB优化工具箱,分别采用了遗传算法和fmincon优化函数对其结构的目标函数和约束条件进行优化处理,研究了结构的强度、刚度、总体稳定性、局部稳定性等静态特性,并对优化后的结果与优化之前的数值进行对比分析,并通过在ANSYS中利用APDL语言参数化建模直观地观察出两者之间的差别以及这种优化设计的优越性.     

海上搜救模拟器中大规模地形场景的实时绘制

大规模地形场景的实时绘制在虚拟现实、地理信息系统、战场仿真等领域有着广泛的应用.为满足海上搜救模拟器直升机单元视景系统的需求,对大规模地形场景的建模与实时绘制技术进行了研究.利用Google Earth 获取地形数据,使用ArcScene构建三维地形,并在Creator中设置多级LOD以保证绘制的实时性,同时利用GetScreen软件获取与地形相对应的纹理数据,并将纹理映射到三维地形上,最终运用OSG软件对地形场景进行实时绘制.试验表明提出的方法可实现大规模地形场景的高效逼真绘制.     

软土地基水下真空预压固结离心模型试验

采用新发明的真空吸水系统应用于离心机中,可以使土体产生向上渗流并模拟软土地基真空预压。为获得理想的水下真空预压固结对比效果,竖井采用2种不同井间距的砂井,密封膜采用完全覆盖的形式。用发明的装置产生水下真空得以模拟软土水下固结行为。介绍了模型制作、试验程序及真空发生系统,并分析了孔隙水压力、变形、不排水剪切强度的改变和不同井间距对固结速率的影响。     

黄河南海堤防潮工程护面块体选型试验研究

黄河南海堤防潮工程地处黄河三角洲,因地势平坦,缺乏石料来源,不宜采用抛石护岸及孔隙率较大的护面块体。选择混凝土平板与天龙板作为护面块体,采用水工物理模型试验进行比较研究,验证了防潮堤在不同工况的临界破碎波高作用下的护面块体稳定性。研究发现,天龙板重量较轻,消浪效果较好,整体性强,适合作为黄河南海堤防潮工程的护面块体．     

空气弹簧试验台的设计及特性试验

利用CATIA建模以及有限元分析设计了一款1/4车辆模型的电控空气悬架试验台,该台架不仅适用于测试气囊特性曲线,还可以模拟由静态载荷、动态载荷以及交变载荷变化引起气囊高度的改变,从而观察系统为保持车辆高度不变所做出的反应,最后通过空气弹簧特性试验,验证了该台架符合设计需求,为下一步开发空气悬架控制策略提供了平台。     

重庆港集装箱码头三维模拟系统设计

以重庆港集装箱码头为实例,利用虚拟现实的方法和技术,混合使用Auto CAD、3Ds MAX、Photoshop、Premiere的技术集成,开发出了集装箱码头的三维可视化仿真系统.介绍了系统的设计方法,系统的构成和工作流程,并对系统中用到的关键技术进行了分析研究,系统虚拟的动画模拟可以为集装箱码头的运营管理提供决策依...     

A-SMGCS机场场面运行控制的Petri网建模

以基本网模型为基础,阐述典型运行单元精细化模块构建方法与替代规则,生成场面精细化模型.采用航空器后续滑行路径对托肯进行着色以完成航空器建模,并给出精细化模型与航空器模型集成的方法,实现场面资源的动态竞争建模.以首都机场部分场面运行控制过程建模为例,验证所提建模方法的有效性和适用性.     

公共自行车多层次分区调度方法研究

公共自行车发展的制约性问题在于调度滞后,服务水平无法满足用户需求.从时间分布和空间分布两方面分析了公共自行车高峰期潮汐需求规律及其与用地类型的关系.创新地提出以上层调度区域、调度小区和站点为主的多层次分区调度方法.在详细分析了各层次分区流程及相关参数的基础上,提出结合虚拟小区与有时间窗的多目标优化调度模型解决区间调度问题,并且建立了小区内调度的最优路径模型.形成区间灵活调度,区内路径固定的半确定调度体系.案例证明该方法具有较强的可操作性.该方法在保证高峰期及时调度,减少不必要的绕行和拥堵时间,提高调度效率,减少盲目性等方面具有重要意义.     

信号控制下人行横道宽度优化模型

为了提高行人过街安全,本文分析了信号控制下行人过街的时空分布特性,研究行人过街空间区域最大宽度与时间和人行横道纵向位置映射关系;通过对行人流量和分担率两因素的分析,对行人过街空间区域特性进行数学描述,根据实测数据并利用轨迹提取技术获取行人时空数据,建立了满足过街时间约束下的人行横道宽度优化模型;最后利用长春市4处人行横道的行人过街时空信息,以群体过街时间为验证指标对模型进行了验证,结果显示,利用本文建立的人行横道宽度优化模型所确定的行人过街时间在3处地点分别减少5.60%、3.29%和2.58%.本文建立的基于时空安全的人行横道宽度优化方法可为人行横道宽度的设计提供理论参考和技术支持.     

Forecasting travel behavior using Markov Chains-based approaches

Recent advances in agent-based micro-simulation modeling have further highlighted the importance of a thorough full synthetic population procedure for guaranteeing the correct characterization of real-world populations and underlying travel demands. In this regard, we propose an integrated approach including Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation and profiling-based methods to capture the behavioral complexity and the great heterogeneity of agents of the true population through representative micro-samples. The population synthesis method is capable of building the joint distribution of a given population with its corresponding marginal distributions using either full or partial conditional probabilities or both of them simultaneously. In particular, the estimation of socio-demographic or transport-related variables and the characterization of daily activity-travel patterns are included within the framework. The fully probabilistic structure based on Markov Chains characterizing this framework makes it innovative compared to standard activity-based models. Moreover, data stemming from the 2010 Belgian Household Daily Travel Survey (BELDAM) are used to calibrate the modeling framework. We illustrate that this framework effectively captures the behavioral heterogeneity of travelers. Furthermore, we demonstrate that the proposed framework is adequately adapted to meeting the demand for large-scale micro-simulation scenarios of transportation and urban systems.