长距离复杂水域环境中内河沉管隧道管节浮运风险分析及应对措施

内河沉管隧道管节在长距离复杂水域环境中浮运时,浮运线路构筑物和风险源多,水上交通和水情复杂,浮运风险较高。以南昌红谷隧道工程管节浮运为例,比较海口区域与内河沉管隧道管节浮运风险差异,采用风险矩阵法对管节浮运过程中出坞接拖、航道存在浅点、通过小跨径桥梁、急流区回旋、高流速区浮运等5种风险工况进行评估分级,预测红谷隧道管节首次浮运可能发生的高风险工况,总结红谷隧道管节首次浮运出现的风险和采取的应对措施,实现首节管节安全浮运,并为后续管节浮运提供借鉴。     

基于浮动车数据的随机路径选择模型参数估计

提出利用浮动车出行数据对城市路网多OD对logit 随机路径选择模型参数估计方法.首先采用相对阻抗,实现logit 模型参数无量纲化和单一化,将离散多项logit 模型转化为相对阻抗的连续概率模型;然后对多OD对的浮动车数据进行分区和权重处理,计算得到概率分布;最后在推导连续型概率密度和累积概率函数基础上,利用最小二乘法进行参数估计.以广州市浮动车数据对方法进行验证,结果拟合优度高,所得参数可有效反映实际路径选择行为.方法简单实用,特别适用于利用海量浮动车数据进行路径选择行为分析.     

基于速度特性的城市快速路常发性交通拥堵研究

基于城市快速路浮动车技术,获取北京市快速路瓶颈路段全天交通流运行速度时间序列数据,对快速路常发性交通拥堵形成及消散进行精细化定量分析。首先应用小波分析技术对数据进行降噪处理,依据速度变化特性将快速路瓶颈处交通流运行状态划分为稳定运行态、拥堵形成态、拥堵态及拥堵消散态4种状态,并分析不同状态下的速度表现特征。研究表明,应用速度变化量可以判别交通流所处状态,而后利用统计学方法给出不同状态之间变化的判断阈值,并归纳出快速路常发性交通拥堵形成时刻、消散时刻及持续时间的判别方法。该方法对拥堵特性判别精度可达80%以上,对交通拥堵预测及交通管理具有明显实际应用价值。      

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浮动车信息采集得到越来越广泛的应用. 由于交通流数据采集的连续性,形成了海量的数据信息,所以建立一个历史数据库,可以为交通状态预测提供参考数据,同时有利于减少冗余信息. 本文基于交通信息的相关性和相似性特性,提出了根据浮动车采集的历史数据建立历史标准数据库的方法,包括数据存储的时间粒度划分方法和两种用于计算基本数据序列的算法,即直接求和判断法和综合评价判断法. 最后利用北京快速路实测浮动车数据进行了实例计算和分析. 计算结果表明,本文提出的算法是有效的. 由于直接求和判断法具有简单、快速的优势,在实际应用中,建议采用直接求和判断法.     

北京市快速路浮动车最小样本量研究

为确保浮动车提供信息的准确性和可靠度,首先以RTMS数据作为真值来验证当前样本量条件下浮动车数据的有效性;然后通过简单随机抽样方法来逐步减少浮动车的样本量,并计算、比较不同样本量下的浮动车数据与RTMS数据的相关系数;最后得出确保浮动车数据有效所需的最小样本量. 经验证,本文研究范围内的二、三环快速路5 min时间间隔内每千米路段上需要的浮动车最小样本量为7～9个,而当前样本量条件下的浮动车数据在时间上和空间上能达到最小样本量要求的分别占73％和87％以上.     

波浪力对高桩码头结构作用的有限元分析

高桩码头的桩基和面板等上部结构在波浪力作用下会造成局部破坏或整体结构失稳。以工程实例为研究对象,依据实际结构尺寸建立高桩码头有限元模型,以模态分析为基础,探讨波浪力对高桩码头结构的影响。分析结果表明,高桩码头桩在波浪力作用下明显有失稳迹象。对增加桩壁厚和增大管径两种解决桩失稳方案进行了静力分析,增加管的外径虽然会增大面板的应力,但可以有效的控制桩的失稳。     

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交通流时间序列中由于数据采集设备、通讯故障等原因会出现随机扰动,这些扰动对交通特性分析及交通预测的准确性会造成一定影响,因此有必要对交通流原始数据进行滤波处理。小波分析是一种应用比较广泛的滤波方法,但在交通方面应用较少。本文首先对浮动车噪声产生的原因进行分析,然后对小波分析方法进行介绍,确定了滤波评价指标。为便于对滤波效果比较,本文将RTMS系统采集的数据作为真值,选择北京市内多条快速路路段在不同时段进行实验,对比原始数据与滤波处理后的数据与RTMS的相似性及均方误差,表明滤波效果明显。     

浮船坞实时配载实用计算方法研究

浮船坞通过调节压载水控制自身浮态从而保证正常工作状态是其使用过程中的关键问题.针对手动调载操作烦琐、效率低的缺点,建立2种浮船坞实时配载优化模型,并研究探讨了与模型相适应的计算方法,包括惩罚函数法、乘子法以及解非线性方程组法等.通过实例计算,一方面说明了本文方法的适用性和实用性;另一方面通过对模型及计算方法间的结果比较,说明了它们在实际应用中的差异及优缺点.     

基于GPS浮动车的交通信息采集系统研究

针对目前基于GPS浮动车的交通信息采集系统相关研究不够系统、深入,导致大量有用基础数据浪费、输出交通数据质量偏低、系统运行效率不高而成本较高等问题,设计了一种基于GPS浮动车交通信息采集系统的逻辑结构,系统关键技术的分析、介绍,为应用系统的开发与实现奠定了基础。     

面向实时交通状态参数估计的浮动车车速置信优化算法

针对浮动车数据稳定性问题,在浮动车及其数据特性分析的基础上,设计了考虑车速置信权重的交通状态参数算法。以车速、样本数和时间为衡量基准得到置信权重,据此计算交通状态参数。在出现异常数据时进行去噪处理;在数据量不足或数据连续性不好的情况下融合历史数据及临近时段数据,以反映真实交通状态。通过编程仿真和实地实验,对优化算法进行数值分析和测试,证明该算法可有效消除异常数据波动和数据量不足的影响,对交通状态参数估计具有较高的准确度和平稳性。