Research progress and application of computational method for hydrodynamic noise from air-water interface北大核心CSCD

含水气界面水动力噪声是船海工程结构物经常遇到的一类典型重要噪声,具有机理复杂、声源形式多样、传播影响因素众多等特点。含水气界面水动力噪声与自由面相互作用,受空化、水气泡混合流等影响,对舰船的隐蔽性造成很多负面影响,具有重要的研究意义。分别从自由面噪声、空化噪声和水气泡混合流噪声3个方面进行介绍,并阐述相应噪声的计算方法以及在噪声计算时需要考虑的关键问题和目前所采用的解决方案。最后,展望未来的研究发展方向。     

路基非饱和粉土的力学特性研究

利用重塑土样开展了土体的水土特征曲线试验和直剪试验，分析压实度、干密度、含水率及法向应力指标对非饱和粉土力学特性的影响规律。研究结果表明:非饱和粉土的水土特征曲线有典型滞后规律，尤其当土体压实度较低时，滞后规律更为显著；法向应力及含水率提升，非饱和粉土由早期剪切变形表现为软化，逐步转化表现为硬化特征，这一特征随土体干密度的提升而更加明显；随土体样本含水率提升，非饱和粉土黏聚力逐步下降，将这一规律进行线形拟合，整体拟合曲线表现为折线特征，且转折点与最佳含水率高度重合；含水率与内摩擦角间无明显相关影响规律，同等含水率水平下，土样干密度越大，内摩擦角也相对更大。     

级配对粗粒土直剪过程中抗剪强度与变形的影响研究

为了分析级配对粗粒土直剪过程中抗剪强度和变形的影响,开展不同级配试样的室内直剪试验,并根据试验结果标定细观参数,建立粗粒土数值直剪试验模型。从宏观和细观的角度探讨级配对粗粒土强度和变形的影响。结果表明:有效粒径、中值粒径和限制粒径相差不大时,空隙填充密实,结构性好,能够承受较大外力;粗颗粒含量多,颗粒间的挤压摩擦更剧烈,强力链增多;细颗粒含量越多,颗粒间孔隙填充不均匀,更易产生压缩变形,位移场越密集;空隙率随曲率系数、不均匀系数的增加先增大后减小。     

泡沫轻质土在城市道路快速化改造中的应用

泡沫轻质土是一种性能优良的填筑材料,在城市道路快速化改造过程中关键节点具有良好的适应性。本文介绍了泡沫轻质土在路基拓宽、路桥衔接、高路堤下穿铁路桥等典型场景下的应用,以及泡沫轻质土的施工及检测要点,为泡沫轻质土在工程领域推广应用提供参考。     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。      

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大，发生恶性事故的概率高，易造成重大生命和经济损失，其运输安全管理问题面临挑战。为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系，开展重型工程车自然驾驶试验，提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据；采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性，以睡眠模式、道路线形、道路类型、交叉口影响区、载重量和工作时间作为解释变量，构建考虑驾驶人个体异质性的广义线性混合模型（GLMM）。模型结果表明：通过与线性模型比较，速度均值模型需考虑随机效应，睡眠模式、道路线形、道路类型以及载重量对速度均值均存在显著影响，睡眠模式为“差”的驾驶人更倾向于较低的速度；速度标准差模型排除驾驶人个体异质性，道路线形、交叉口影响区、道路类型、载重量以及工作时间均对速度标准差影响显著；为提高重型工程车驾驶人驾驶稳定性，建议驾驶人形成健康良好的睡眠模式，关注道路线形变化带来的潜在风险，在经过交叉口影响区、空载状态或白天行驶时需更加谨慎。研究结果可为重型工程车驾驶人的危险驾驶行为矫正以及工作调度管理提供一定的理论基础。     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化，为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响，构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力，假定CAVs遵循系统最优原则选择路径，而HDVs则根据自身经验选择路径，基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型，刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且，为了快速求解大型路网交通分配，将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性，以及路网道路通行能力并非固定值，运用具有多种相关性的均匀随机分布理论，建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性，并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明:当需求水平d > 0.5时，路网容量可靠性开始降低；当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时，可靠性小于0.4；当d > 0.7而λ＝1时，可靠性接近1，说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现，当需求水平处于0.7~1区间时，渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响，但随着需求的增大，路网处于超负荷状态，渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外，CAVs渗透率从0增加至1的过程中，路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条，且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象，拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象，减少路网容量可靠性的波动，提高路网运行稳定性。      

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

某加筋土挡墙路基病害成因及变形机理分析

针对某加筋土挡墙路基病害，开展工程地质调绘、地质钻探、原位测试、室内土工试验及筋带检测试验等，研究病害成因和变形特征，分析加筋土挡墙的变形机理；通过外观、筋带强度、路基湿陷性和稳定性等方面的评价，为该段加筋土挡墙的整治提供充分的依据。     

考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分配问题研究

为充分利用混合停车场的停车和充电资源，本文依据出行者需求的差异性设置匹配优先级，在此基础上以共享平台接受并出租车位的收益扣除拒绝请求的惩罚成本的总收益最大化为目标，以充电量不超过停车场负荷为约束条件，建立考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分 配(MPRA)模型。基于匹配优先级原则和模型特征改进蚁群算法，设置分块冲突矩阵，根据分块冲突矩阵设计蚂蚁信息素更新策略和路径选择策略并进行求解。最后算例证实了考虑匹配优先级的必要性，并分析了问题规模对MPRA分配方案的影响。研究结果表明：在充电需求匹配率方面，MPRA方案高于利润最大化方案，平均提升率为28.96%，这一优势与出行者数量或车位数量成反比，且利润提升率随着问题规模的增加而增加；车位数量有限时，MPRA方案相较于先到先停方案可以极大化提升车位利用率和充电需求匹配率，平均提升率分别为17.87%和113.96%。