纳观尺度沥青相态力学特性老化行为

选取原样、短期老化和长期老化的基质沥青与SBS改性沥青为研究对象, 利用原子力显微技术的定量纳米力学(QNM)性质功能模块测试了沥青纳观相态的力学性质; 利用Nano Scope Analysis软件对沥青相态力学图像进行量化分析, 重点分析了相态模量和黏附力这2个指标; 采用细观力学领域中的Halpin-Tsai模型研究了沥青多相态力学性质的复合行为, 并探究了纳观尺度沥青相态力学特性的老化行为。分析结果表明: 基质沥青中蜂形相态和基质相态的纳观模量分别集中在600.0和18.3 MPa, 纳观黏附力分别集中在10.3和18.6 nN; SBS改性沥青中蜂形相态和基质相态的纳观模量分别集中在899和35 MPa, 纳观黏附力分别集中在30.2和38.4 nN; 对于基质沥青, 原样、短期老化和长期老化沥青的复合模量分别为111、138和187 MPa, 复合黏附力分别为16.7、14.3和4.2 nN; 对于SBS改性沥青, 原样、短期老化和长期老化沥青的复合模量分别为158、313和547 MPa, 复合黏附力分别为32.2、35.0和15.8 nN; 沥青纳观相态结构中, 蜂形相态属于高模量、低黏附力相态, 而基质相态属于低模量、高黏附力相态; SBS改性沥青的相态模量与黏附力显著高于基质沥青; 随着老化程度的增加, 沥青相态的力学性质发生变化, 且不同相态的老化行为存在显著差异; 采用QNM技术可有效辨别纳观尺度沥青相态的力学特性, Halpin-Tsai模型可用于量化沥青相态力学性质的复合行为。      

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题，基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法；分析了结构非线性损伤的特性，提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理；考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置，故提出了一种自回归条件异方差转换指标；在测量误差和模型误差的影响下，使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时，损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上；当非线性间隙距离为0.20 mm时，第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.