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1.
目前桥梁基础的波浪力计算大多采用数值模拟的方式进行研究,但数值模拟存在计算成本高、耗时长等缺点。因此基于线性势流理论首次推导了承台-群桩结构的波浪绕射作用计算公式,求解得到了承台波浪力的半解析解。首先将承台-群桩结构简化为上层穿出水面、下层嵌入水底的双层多柱体结构,其中上层单柱体代表承台,下层多柱体代表群桩。然后将计算域划分为承台外侧和下侧2个子域,子域间的交界面函数通过傅里叶级数处理,通过匹配特征函数展开法对每一个子域的速度势函数进行求解,最终得到承台表面波浪力。在进行解的收敛性分析和与边界元软件进行大量的对比验证后,分析了桩半径和承台高度对承台表面波浪力的影响。研究发现:在小波数范围内,承台表面的量纲一的波浪力会随着群桩的存在而增大,并随着桩半径的增加而进一步增大;同时承台高度的增加会首先对波浪力的增加有促进作用,但在承台高度达到某一临界值后,承台量纲一的波浪力将会减小。首次基于势流理论推导的双层多柱体波浪作用的理论公式,为承台-群桩结构表面波浪力的求解提出了一种新的半解析方法,相较于数值模拟,其能在保证结果准确性的同时,也能使得计算更加方便快捷、成本低廉,为之后波浪作用理论的进一步完善提供有力支撑。 相似文献
2.
为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型,
建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明:在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度,
本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络
(TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征;
引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网
中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节
点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明:TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive
Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN
(Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。 相似文献
5.
为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法。根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3 种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值。采用中国安徽省合肥市和美国加州萨克拉门托的交通流数据进行验证。结果表明:新方法的性能优于已有各种方法,使估计误差降低 5.72%~33.29%;新组合方法具有较高的准确性和可靠性,能为智能交通系统运营与管理提供高质量的基础数据。 相似文献
6.
7.
为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。 相似文献
8.
本文利用ANSYS Fluent,通过建立的三维水动力数值模型研究了矩型圆柱群桩在不同桩距条件下的水流纵向水流力、横向水流力及总水流力分布规律。同时,对目前实际工程中常用的菱型、圆型及哑铃型圆柱群桩在不同桩距下的纵向水流力、横向水流力及总水流力进行了研究。 相似文献
9.
10.
为缓解高原城市节日期间部分路段人流过于密集的状况,对高原人群出行过程中的拥挤感知和调适行为进行研究。首先,在对高原人群高度自由走行速度、生理尺寸进行测定的基础上,采用连续人群流动模型分别对高原人群拥挤临界密度、人群运动速度减小时的人群密度和人群停滞状态时的最大密度进行测算,进而标定高原人群最大忍受密度为8.5人/m2。然后,选取雪顿节期间八廓南街人流短时间内高度聚集的状况进行拥挤状况评估,结果显示该路段人群密度为8.34人/m2,接近高原人群最大忍受密度,因此判定八廓南街存在拥挤事故风险。最后,依据基于层次分析法的高原人群拥挤感知影响因素分析结论,提出相应的调适行为措施,力求维护民族宗教节日期间高原城市公众正常的出行秩序。 相似文献