基于FDS公路隧道火灾仿真研究

针对公路隧道突发火灾事故问题,采用模拟软件对隧道发生的火灾进行研究。分析火灾条件下公路隧道内被困人群的疏散行为特点,给出隧道内人员疏散的安全依据,按照隧道火灾条件下通风风速不同时火灾烟气蔓延情况,确定火灾可利用疏散时间(ASET),通过分析人员疏散特点计算出所需的疏散时间(RSET),通过对比得出:通风风速至少为3m/s时才能保证人员的安全疏散。     

分段矩形天窗对京沪高速铁路通过能力影响分析

本文以高速铁路天窗分段为基本研究单位,按照沿线途中大站将京沪高速铁路划分为若干天窗分段,分析天窗分段对列车运行的影响时间范围。在统计列车平均停站系数、停站时分和起停车附加时分等参数的基础上,计算列车一次停站的能力扣除系数以及天窗影响时间范围内通过能力的扣除值,得出京沪高速铁路在开设分段矩形天窗时线路通过能力的理论值以及限制区段。     

基于时间约束的铁路空车调配系统可靠性分析

为弥补现有铁路空车调配系统缺乏空车调配可靠性研究的缺陷,在传统空车调配优化模型的基础上,本文提出了一种新的基于时间约束的空车调配可靠性分析方法。通过深入分析铁路空车调配过程,建立效益最大化目标函数,生成约束条件,以规定时间内的实际到达空车数与需求空车数之比计算出各需求站的空车调配可靠性,再利用各需求站可靠性均值求解空车调配系统的可靠性。最后,使用LINGO软件进行算例分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

响应谱法与时程法在管道水锤分析中的对比研究

水锤是输流管道中经常发生的现象,由于阀门操作不当或设备突然停车引起的水锤极易引起管道的振动,造成设备及支架的破坏,严重影响管道系统的正常运行。文章运用CAESAERⅡ软件,对管道中的水锤现象分别采用响应谱法和时程分析法进行分析。结果表明:响应谱法有利于对振动响应过大模态的精确控制,时程法能精确求解时间历程内各时刻系统的整体响应。为全面分析水锤对管道应力的影响提供了一个研究思路。     

基于AQWA的双浮箱-双水平板浮式防波堤水动力分析

运用AQWA软件,针对双浮箱-双水平板浮式防波堤,建立不规则波作用下浮体锚链的耦合模型,研究时域情况下,改变水平板与浮箱的垂直间距,分析浮体运动响应以及锚链受力情况;并深入探讨了不同波浪周期和波高情况下水平板长度对浮体运动响应以及锚链受力的影响.结果表明,增加水平板与浮箱的垂直间距和水平板长度,可以有效减小浮体运动响应和锚链受力.波高和波浪周期是浮体重要的水动力因素,波高越大,波浪周期越长,浮体运动响应越剧烈;当浮体水平板长度达到21米左右时,整个防波堤达到最佳锚泊状态.     

个体对通勤时间的态度和偏好视角下的职住空间失调

研究职住空间失调能够帮助我们更好地理解个体对职住分离的态度和偏好,并有助于在制定政策时考虑通勤者更真实的需求和期望.本次研究采用理想通勤时间和实际通勤时间的匹配程度来度量职住空间失调,并以昆明市为案例进行了实证研究.描述性统计结果表明,大多数通勤者认为他们的职住空间是失调的,有41.04%的通勤者遭受重度空间失调.进一步,基于序次Logistic回归模型分析了职住空间失调的影响因素.结果表明,出行方式、居住区位、年龄、受教育程度和家庭有无小孩对职住空间失调有显著影响.同时,由于个体对通勤时间的态度和偏好的异质性,更长的通勤时间并不总是意味着职住空间更加失调.     

Modelling parking choices considering user heterogeneity

We examine car driver’s behaviour when choosing a parking place; the alternatives available are free on-street parking, paid on-street parking and parking in an underground multi-storey car park. A mixed logit model, allowing for correlation between random taste parameters and estimated using stated choice data, is used to infer values of time, both when looking for a parking space and for accessing the final destination. Apart from the cost of parking, we found that vehicle age was a key variable when choosing where to park in Spain. We also found that the perception of the parking charge was fairly heterogeneous, depending both on the drivers’ income levels and whether or not they were local residents. Our results can be generalised for personalised policy making related with parking demand management.     

User perspectives in public transport timetable optimisation

The present paper deals with timetable optimisation from the perspective of minimising the waiting time experienced by passengers when transferring either to or from a bus. Due to its inherent complexity, this bi-level minimisation problem is extremely difficult to solve mathematically, since timetable optimisation is a non-linear non-convex mixed integer problem, with passenger flows defined by the route choice model, whereas the route choice model is a non-linear non-continuous mapping of the timetable. Therefore, a heuristic solution approach is developed in this paper, based on the idea of varying and optimising the offset of the bus lines. Varying the offset for a bus line impacts the waiting time passengers experience at any transfer stop on the bus line.In the bi-level timetable optimisation problem, the lower level is a transit assignment calculation yielding passengers’ route choice. This is used as weight when minimising waiting time by applying a Tabu Search algorithm to adapt the offset values for bus lines. The updated timetable then serves as input in the following transit assignment calculation. The process continues until convergence.The heuristic solution approach was applied on the large-scale public transport network in Denmark. The timetable optimisation approach yielded a yearly reduction in weighted waiting time equivalent to approximately 45 million Danish kroner (9 million USD).