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11.
为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响,提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题,并构建相关的求解算法,用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先,丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设,提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论,来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象;其次,建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法,基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法,用于求解交通流分配的结果;最后,通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明:建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域,并可计算得到各路段上的分段分配流量;与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比,可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象;不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型,新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态,包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况;一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态,故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。  相似文献   
12.
以“澎湖号”半潜式波浪能养殖平台为研究对象,采用基于1阶泰勒展开边界元法的中国数值水池软件,建立增加等效波浪载荷面积模拟生物附着的简化仿真方法,对6种生物附着覆盖面积率下的养殖平台频域运动响应进行分析。作为对均匀分布假设的修正,同时给出2种生物附着不均匀分布的模型,并将其计算结果与均匀分布模型的计算结果相对比。结果显示,网衣生物附着对平台横荡和垂荡2个自由度运动特性的影响显著,运动幅值最多增大10%左右,横荡2阶力增幅可达115.97%。  相似文献   
13.
14.
目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性.  相似文献   
15.
京杭运河穿黄工程场地覆盖层深厚,上跨方案的渡槽水位与两岸地面高差达30 m以上。针对渡槽两端的高水头船闸多级分散错层式省水池,提出了墙背高填式、墙背低填式两种闸池布置方案。利用ABAQUS软件分别建立平面有限元模型,研究了闸池沉降、闸室底板弯矩在施工期、使用期的全过程时空变化特征,探讨了高填土对闸室的作用机理。结果表明:1)在天然地基条件下,两种布置方案闸池沉降均较大,墙背高填土下曳力、边载产生底板负弯矩,基本上抵消了土压力产生的正弯矩,导致两种方案底板弯矩差异不大,且始终由负弯矩控制。2)地基处理方法是减小闸池沉降、改善闸室受力条件的关键技术问题之一。3)闸室、墙背填土的多桩型组合处理法和基坑外填土的排水固结预压法值得进一步深化研究。  相似文献   
16.
为了实现对转桨水动力性能实时预报,基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先,采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型,通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算,从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构,通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究,结果表明,采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果,但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计,可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。  相似文献   
17.
为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。  相似文献   
18.
19.
20.
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