多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

基于行驶工况的零部件耐久性测试工况构建

针对汽车零部件耐久性测试工况获取过程复杂的问题,提出了通过实际行驶工况解析出零部件耐久性测试工况的方法.基于西安市某线路纯电动公交车实际运行数据构建得出行驶工况,根据车辆实际参数建立整车仿真模型,仿真并计算得到基于实际行驶工况的电机输出轴应力载荷工况.由线性疲劳累计损伤理论和电机输出轴材料S-N曲线得出电机输出轴损伤值计算方法,并通过四峰谷值雨流计数法统计出不同应力载荷工况下的电机输出轴受到的损伤值,从而得出对应的循环寿命,选择寿命最短的行驶工况对应的电机转速工况和转矩工况作为电机输出轴耐久性测试工况.     

物流网络快速应对疫情的策略与体系设计

物流业既是抗击新冠肺炎疫情的主力军,也是受疫情冲击最严重的行业之一.在讨论疫情中不同地区物资需求类型和特性、运输方式和瓶颈因素的基础上,总结物流业在重点地区物资保障、国内城市配送与快递服务,以及国际供应链与产业链协同中的重要作用.从高效组网、智能化两方面揭示政策和技术支撑下的物流网络快速响应策略.从物流业全面复工复产视角,解析以重点区域、重要节点和重点企业为核心的分阶段快速恢复策略.最后,构建以参与主体、组织主体、运行载体和信息保障等为核心的应急物流网络体系设计框架,并提出具体实施建议.     

基于信息协同管理的高速公路项目BIM云平台架构及应用研究

在高速公路项目的项目管理过程中,传统的信息沟通和管理模式会导致工作重复率高,信息传递手段落后,管理效率低下等。本文基于信息协同管理的视角,通过梳理研究传统公路工程项目管理模式的弊端,利用BIM数字化建模和互联网数据库这类现代化信息技术,提出了基于BIM云平台的协同管理模式。根据管理需求搭建了BIM云平台的架构体系,目前已应用于中开高速公路项目建设管理中,切实的帮助项目公司提高了管理效率和管理质量,充分体现了BIM云平台的应用价值和实践效果。     

铁尾矿粉在道路工程中的应用研究

以绍兴某尾矿坝堆积的铁尾矿粉为背景,利用石灰和黏性土进行改良再生,使复合尾矿粉满足路用性能要求,同时对其施工工艺进行改良,通过试验验证了复合铁尾矿粉完全可以满足道路路用要求;为类似尾矿粉的综合利用提供了借鉴方案,既减轻了固体废弃物对生态环境的污染,又可以减少对土地资源的占用以及减轻对库区下游人民生命财产的危害,同时还可以取得明显的社会效益和经济效益。     

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性，因素变量分布情况的影响，以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题，构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型，对海上运输关键节点应急保障能力进行评估，分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看，应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河，比较差的是苏伊士运河；从其中提取的公共因子FA1 来看，马六甲海峡比较好，苏伊士运河比较差；对不同因子变量联合分布比较发现，不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

新冠肺炎疫情对我国集装箱制造业的影响及对策建议

正自2020年2月初以来,中国集装箱行业协会面向会员单位调研新冠肺炎疫情(以下简称"疫情")对我国集装箱运输业和集装箱制造业的影响及相关企业复工复产情况,并最终形成调研报告,及时呈报交通运输部应对疫情联防联控机制综合协调组和政策研究室。本文为该调研报告的第二部分,调研对象包括集装箱制造企业、集装箱零配件供应商等,其中企业提供的业务统计数据截至2020年3月10日。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤，一是压缩 AIS 数据，二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法，只考虑船舶轨迹的压缩形状，忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题，把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面，传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量，没有考虑船舶轨迹的其他维度，针对此问题，提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量，引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法，实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究，并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明，利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况，相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。