基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

基于多源数据的公交专用道效能评价方法与影响模型

施画公交专用道是落实公交优先策略、改善公交服务质量，提升交通系统效率的重要策略。近年来，如何提高公交专用道设置的科学性、提升服务效能受到广泛关注。为科学定量评价公交专用道设置的正、负效能，建立基于多维运行影响的公交专用道效能评价指标体系，提出基于主观层次分析法和客观离差最大化法相结合的组合评价方法，实现对公交专用道效能的定量化评估；在此基础上，采用灰色关联分析法筛选确定专用道效能的影响因素集，建立基于随机森林回归的效能影响模型，以变量重要性来测度各因素对公交专用道效能的影响程度,并以北京市域京藏高速、京港澳高速、三环路等公交专用道的多源监测数据为基础进行模型验证。研究结果表明：所构建的效能评价模型能较为精确地刻画公交专用道效能在不同时空条件下的变化特征；效能影响模型结果表明公交专用道设置形式对其效能的影响程度最大，其次为路段的交通饱和度，公交车流量、专用道断点密度、路段速度、公交客流量也有较为明显的影响;提出的模型精度明显优于逻辑回归模型和BP神经网络等其他模型。研究成果可为公交专用道的精细化设计和科学设置提供重要的方法支撑。     

隧道内列车振动对近接建筑物的影响分析北大核心

针对运营列车通过隧道时引起近接建筑物地面振动进行了现场测试,并对测试数据进行了功率谱、Z振级及1/3倍频程分析。在此基础上,利用有限元软件建立了围岩-隧道-轨道结构振动模型,对运营列车引起的建筑物振动进行了计算分析。结合实测与计算结果,对近接建筑物的振动特性进行了评价。结果表明:列车以速度300 km/h通过隧道时,地面振动功率谱主频白天集中在33.0 Hz左右,夜间集中在42.7 Hz左右,夜间的主频比白天大;地面各测点处Z振级的总体趋势是先波动式上升,再平缓波动,后逐渐波动式下降,地面Z振级主要集中在20~80 dB;1/3倍频程分频最大振级白天位于48.4~60.8 dB,夜间位于47.4~59.4 dB;列车通过隧道时基础处振动速度峰值整体呈波浪形分布,引起的地面振动速度小于0.045 mm/s,小于规范限值要求,对建筑物基础以及人体舒适度的影响较小;在缺乏大量实测结果的条件下,结合小样本实测结果,采用有限元计算结果进行振动响应评价具有一定的可行性。     

基于实测动应力分析的车轴台架试验谱编制

通过长距离线路动应力测试,编制适用于车轴磁粉探伤周期优化研究的台架试验谱。首先,分析测试结果中车辆载重、线路工况、运行交路对车轴动应力的影响,并考虑车轮失圆的影响,确定不同影响因素的灵敏度;然后,进行应力谱极值推断,得到车轴外推应力谱;最后,得到台架试验谱,并开展台架疲劳试验。结果表明:车轴最大应力截面上的最高频次应力,在动车组满载运行时增大至空载运行时的1.2倍,在曲线和道岔工况下相较于直线工况分别增大了15.6%和13.0%;车轴动应力极值在动车组运行于不同交路时约有16 MPa的波动,随着外推里程的增加,极值逐渐趋于稳定;外推应力谱可划分为极值应力区、高频次应力区、过渡应力区3个区域,在应力分区的基础上等损伤建立了3级台架试验谱;在完成含表面2 mm深弦形缺陷车轴的108周次疲劳加载台架试验后,缺陷表面和根部未萌生微裂纹,车轴磁粉探伤周期延长具有较强的可行性。     

基于碰撞试验的远端乘员保护研究

侧面碰撞是一种常见的交通事故形式,碰撞近端和远端都会出现大量的人员伤亡。以往的研究多集中于近端碰撞侧,对远端非侧碰撞侧的研究相对不足。Euro NCAP自2020年起将FARSIDE测试纳入评价范围,主要通过两个滑台试验,对远端假人伤害和侧向偏移进行评价。文章对FAR-SIDE测试的试验方法和评价标准进行解析,并通过进行滑台试验、分析试验中假人运动和伤害过程,对远端碰撞乘员保护进行了研究。     

电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失，定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故，分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量，将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类，从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面，选取17个事故严重性潜在影响因素， 采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析，并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应，量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明，除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外，其余 13个因素都有显著影响，事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设；对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别，其边际效应绝对值的最大值均超过61%，事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%)，事故时间和风力等级影响较小(10%~20%)，而季节、事故位置、慢行干扰度和天 气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响，为交通管理部门提出了有效改善建议。     

城市慢行系统规划方法研究——以厦门市同安新城及环东海域东部新城为例

为提高慢行系统规划方法对具体实践工作的指导性和操作性,研究提出基于使用者需求分析的慢行系统规划"需求引导法",用于指导宏观层面和中观层面的慢行系统规划。"需求引导法"的操作过程首先通过分析山水格局和用地结构,建立慢行系统初始方案,其次对初始方案进行需求侧要素点和供给侧要素点两方面的评价,并根据评价结果对初始方案进行多轮优化调整,从而构建宏观层面供需平衡的慢行骨架系统。中观层面根据组团功能、慢行交通集聚程度划分慢行分区,并结合路网条件供给,提出各分区的慢行发展模式。最后以厦门市为例说明"需求引导法"的操作过程。     

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。     

New method for predicting full-scale power performance of pumpjet propulsion system based on statistical learning北大核心CSCD

[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。     

先期振动对高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响

先期振动对土石坝地震变形影响显著。通过开展不同先期动应力作用下的动三轴试验,研究了先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响。结果表明:先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的弹性轴应变无明显影响,但显著降低了其塑性轴应变;未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的残余变形在先期振动影响下显著减小,与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为48.1%和42.0%;先期动应力为80%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为80.9%和71.6%。先期动应力幅值越大,再次经历动应力时未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料产生的残余变形越小,抵抗变形能力提高越明显。最大残余变形的降低幅度与固结比、围压及高聚物含量无关。随后修正了沈珠江动残余变形模型,修正后的残余变形模型可以反映高聚物对堆石料残余剪应变和残余体应变的影响。与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的高聚物胶凝堆石料(高聚物质量比R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了27.7%和61.2%;先期动应力为80%围压的高聚物胶凝堆石料(R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了68.8%和79.3%。