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11.
为掌握运营状态下异形钢管混凝土系杆拱桥复杂受力区的应力水平及分布,应用子模型法对某异形拱桥三角区进行了精细模拟与分析。结合静载试验,分析了不同荷载工况下大桥复杂受力区的应力水平与分布特点。分析结果表明:大桥拱脚三角区结构受力复杂,偏载作用比对称加载时更不利。偏载作用时产生的扭矩对三角区结构受力状态影响大。子模型法计算结果准确可靠,能够真实反映各种工况下的拱脚三角区的受力状态,是分析异形拱桥复杂结构区应力水平及其分布的有效方法。本文的计算分析结果可以为大桥安全监测系统设计与结构安全性分析评估提供依据。 相似文献
12.
现有的日变交通分配模型多数是以路径变量为研究对象,其主要有初始路径流量不唯一和忽略了路径之间的相关性等问题;而以路段为研究对象的日变交通分配模型虽然克服了上述不足,但其有限理性仅体现在出行者对最短路成本的认知上,本质上还是基于确定环境下的客观旅行时间进行决策,无法描述出行者在不确定环境下的风险态度和心理特征。基于此,在累计前景理论的框架下,构建了一个以路段变量为研究对象的日变交通分配模型,该模型克服了路径模型的两大缺陷,能够表征有限理性的出行者在不确定风险环境中的决策行为以及面对风险时的主观心理特征。最后,本研究通过一个算例讨论了有限理性、日变模型演化步长和损失规避系数对流量变化的影响,结果表明出行者的有限理性行为会增加路网上流量的波动性,这说明交通管理者应采用相关技术和方法减少出行者的有限理性行为,以达到减缓流量波动的目的。对于流量逐日演化步长和损失规避系数等参数而言,其取值越大,流量波动性也会相应增加,因此,在交通实践中,有必要对参数进行合理调控,如考虑一定程度的出行习惯,适当增加出行者对交通系统的敏感性等,从而减少旅行成本。 相似文献
13.
合理的城市道路施工顺序对缓解施工期间的道路拥堵有着积极的作用。现有对城市道路施工顺序优化问题的研究主要集中在短时施工范畴,并且多数研究者主要利用交通仿真软件来计算因施工造成的交通延误,这些研究手段并不适用我国目前出现的大量长期施工现象。而现有对长期施工顺序优化的研究在适用性及精确性等方面还有一定的不足,对于所研究的施工问题也要求施工区的施工周期是月的整数倍,显然与实际有一定的差别。鉴于此,针对长期施工问题提出了一个城市道路施工顺序优化的双层规划模型。其中上层规划模型以路网上施工引起的总交通阻抗增加量最小为目标,下层规划模型以网络上的出行者都试图选择累积前景值最大的路径出行为目标。随后利用遗传算法对该双层规划模型进行求解,最后通过算例对出行者的心理参考点、网络上的施工队数量等影响最优施工顺序变化的因素进行了分析。研究发现,不同的参考点取值对整个网络总旅行时间增加量的影响不大,但对出行者在出行时的主观认知有着重要的影响;增加施工队的数量可以在一定程度上缩短总施工周期,但可能会增加网络的出行总成本,因此,在实际中存在一个最优的施工顺序,可以最小化施工对交通造成的不利影响。 相似文献
14.
15.
16.
为选取合适的公交客车座椅布置匹配公交线路,阐述了公交客车站立密度的调查方法,提出了公交客车站立密度和调度发班间隔的计算模型,通过参照轨道交通设计规范的站立密度阈值范围规定,分析了所调查的7条线路站立密度分布的合理性和变化特征.通过不同发班间隔和座椅布置来适配固定客流,分析了站立密度随发班间隔和座椅布置变化的分布规律,建立了站立密度适应系数计算模型并分析了模型的数理特征,对比了不同座椅布置车辆适配平峰客流后的适应状况.结果表明,"轴距1+1 ,后通道2+2"能够较多地释放出有效站立空间,5人/m2以上的站间数比重最小,体现了收敛状态,能在满足较短站立时间的同时使乘客能够获得座位的几率增大. 相似文献
17.
为分析公交客车车厢内站立密度分布的不均匀性,通过调查西安7条线路平峰、高峰的客流量,提出了车厢内站立乘客流的变化特征.基于不同座椅布置模式,分析了不均匀性的起因、分布特征及相互间的关联性,确定了各特征区间内的最大站立密度区域,分析了在乘客选择站立区域的倾向性.结果表明,第一次驻足在B区域和C区域的选择倾向性比重占93.23%;当车厢平均站立密度ρ超过6人/m2时,"轴距1+1后通道1+1"和"轴距1+1后通道2+2"座椅布置的最大站立密度区域分别是B区域和C区域;选择C区域站立的倾向性比重在车厢内站立密度ρ不超过2人/m2时降幅明显,当乘客选择倾向性比重降至40% 后降幅趋缓. 相似文献
18.
19.
20.
基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法 总被引:1,自引:1,他引:0
由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception (sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block (sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms. 相似文献