基于环境协调理念的公路设计研究

在公路工程正式动工之前,设计单位要根据所收集的数据信息进行方案设计,为后期的施工作业提供合理的指导策略。针对近年来我国公路建设重心向山区转移的特点,以具体的工程案例为指导,采用环境协调理念对山区公路设计的新策略加以分析,为公路设计提供新的思路。     

波浪模型试验应当注意的一些问题

根据实践经验,按照波浪物理模型试验要求、工作大纲、试验条件、制作模型、试验过程和报告编写等环节,总结了容易疏忽的问题,并给出了解决这些问题的方法和建议,以促进模型试验成果的科学性和可靠性,提高工作效率,避免不必要地失误。可供从事此项工作人员特别是经验不多的年轻人借鉴和参考。     

超深地下连续墙施工技术及常见问题处理

主要阐述了穿黄工程北岸竖井的围护结构超深地下连续墙的导墙施工、液压铣槽机铣削超深槽孔、超长超重钢筋笼的制作安装和直升导管法灌注混凝土成墙等施工工序及操作要点，并针对本工程及类似工程中已出现和可能出现的问题提出了施工对策。     

上海市城市防汛排水若干问题的思考

该文从上海市“十一五”期间水务部门将着力构建“四个体系”、本市已编制完成并经市政府批准颁布了《上海市城镇雨水排水系统专业规划》、上海市城市防汛排水是通过雨水排水系统将雨水(地表径流)排除等八个方面阐述了上海市防汛排水工作面临的形势、水务部门的总体工作构架、雨水排水专业规划和确保防汛排水安全的要件,分析了当前存在的若干主要问题,提出了针对性的对策措施以及对本市开展防汛排水工作的主要目标、工作要求和远景展望所作的思考。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

利用改进交叉算子的混合遗传算法求解VRPTW

设计了一种改进的混合遗传算法求解带有时间窗、有车辆重量限制的车辆优化调度问题（VRPTW），根据问题的实际情况，建立了数学模型，提出了改进的交叉算子，丰富了种群的多样性；并结合模拟退火算法的思想，对染色体的适应度适当变化，改善了传统的遗传算法容易“早熟”的缺点，加强了染色体的局部搜索能力。     

具有同时配送和回收需求的车辆路径问题的混合遗传算法

介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。     

浅论工程材料特性反演问题和科技发展的微观动力

随着我国公路建设的迅速发展，落锤式弯沉仪(FWD)在我国的应用日渐普及，本文结合科技发展的微观动力论述了反问题，主要是地基材料性能动态反演的发展及现状，突出了哲学对科技的指导作用，前瞻了FWD在我国公路建设中的广阔应用前景。     

弹性接触问题的位移-力法有限元解法研究

本文根据接触状态下的有限元基本方程,通过对定解条件、约束条件的分析应用,得出了仅与接触点有关的定解方程。 运用所编制的电算程序对某柴油机副连杆销及孔在最大载荷下的失圆变形进行了计算。通过采用空心及实心销两种简化模型计算得出了实际副连杆销的失圆变形范围。     

Optimization models for differentiating quality of service levels in probabilistic network capacity design problems

This paper develops various chance-constrained models for optimizing the probabilistic network design problem (PNDP), where we differentiate the quality of service (QoS) and measure the related network performance under uncertain demand. The upper level problem of PNDP designs continuous/discrete link capacities shared by multi-commodity flows, and the lower level problem differentiates the corresponding QoS for demand satisfaction, to prioritize customers and/or commodities. We consider PNDP variants that have either fixed flows (formulated at the upper level) or recourse flows (at the lower level) according to different applications. We transform each probabilistic model into a mixed-integer program, and derive polynomial-time algorithms for special cases with single-row chance constraints. The paper formulates benchmark stochastic programming models by either enforcing to meet all demand or penalizing unmet demand via a linear penalty function. We compare different models and approaches by testing randomly generated network instances and an instance built on the Sioux–Falls network. Numerical results demonstrate the computational efficacy of the solution approaches and derive managerial insights.