市域铁路与城市轨道交通换乘站瓶颈识别与优化

采用静态评价与动态评价相结合的方法研究了市域铁路与城市轨道交通换乘站的瓶颈识别与优化问题。首先,分换乘方向确定了基于乘客换乘需求的换乘服务水平评价指标体系,结合熵权法建立了用于评价换乘站换乘服务水平的综合评价模型;其次,采用Anylogic仿真动态模拟乘客在车站的换乘过程,根据仿真结果及综合评价模型分析了换乘站的换乘服务水平,识别换乘站的能力瓶颈;最后,以犀浦站为例进行了分析,分析得到犀浦站的能力瓶颈是检票闸机、铁路售票机及铁路实名制验票机。仿真结果表明,该能力瓶颈识别方法对换乘站设备布局及流线组织有一定的参考意义。     

费曼学习法在高铁桥梁施工课程实训教学中的应用

以培养高素质技术技能人才为目标,职业技术和职业技能为主要教学内容,重视实践技能的培养,是高职教育的主要特征,也是高职与普通高等教育的重要区别,实践技能的培养要靠实习实训课程来实现。分析研究近年来高职教育课程实训项目教学中存在的问题,以强化实习实训,培养学生专业技能为目标,基于费曼学习法,以高铁桥梁施工课程为例,对课程实训项目进行重构,开展教学实践与研究。     

基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

优化算法对船舶可靠性的影响分析

通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一步研究优化算法对船体极限强度可靠性的影响;最后,为直观、量化地反映船舶的风险变化程度,通过提出失效概率折减率μ,发现PSO-RBF算法下减重单位舱段重量,船体梁失效概率增加最少。     

三峡升船机闸首工作门位与通航水位关系研究

三峡升船机具有上游水位变幅大、下游水位变率快的特点,为保证船厢与工作门准确对位,升船机闸首工作门必须根据上下游水位变化不断调整门位。文章分析升船机闸首工作门在不同门位对应设计通航水位的临界水位附近变化时,升船机可靠运行的极限水位和最高挡水水位,为升船机安全运行提供理论依据。     

局部载荷作用下四边固支矩形板弹性解答及其应用

针对局部横向载荷作用下四边刚性固定矩形板,运用能量法推导出板中挠度解答方程组,利用Matlab编程求解,可计算得到任意矩形板尺寸及横向载荷尺寸下弹性阶段的变形,将结果与有限元数值解进行对比,证明了该方法的精确与快速性,并将该公式应用于极地船舶冰区加强区域外板强度的快速校核中。