“四阶段法”在广州开发区公共交通需求预测中的应用研究

采用基于VB编程的"四阶段法"对广州开发区公共交通需求进行了预测.交通生成预测采用生成率法进行交通发生和吸引量的预测;而交通分布预测则采取增长率法中的弗雷特法;对于交通方式划分根据宏观与微观相结合的思路,采用单约束重力模型来进行开发区未来各规划年交通方式结构的预测;利用前面3个预测数据得出公共交通出行预测.公交出行OD矩阵的得出是广州开发区公交线网规划的依据.利用计算机语言VB开发了相应的计算程序,对相应的预测阶段进行具体的计算.     

基于截面力设定的纵梁轻量化半经验设计

采用半经验方法,通过分析同级对标车型的纵梁各断面通过力,获得了纵梁通过力的设计目标;根据本文提出的薄壁管梁压溃力公式,反推出纵梁所采用的尺寸、材料;根据结构轻量化原则,在概念设计阶段确定了纵梁的最优设计参数。通过对碰撞加速度、吸能盒、纵梁的试验与仿真结果对比可知,本文所提设计方法合理有效。     

基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型研究

在物流研究中,经常要涉及物流结点选址和线路优化问题.在选址模型中,一般采用直线和折线两种方法来计算结点问的距离.在分析重心法基础上,指出该方法存在一定的不合理性,并提出基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型,其算法比较表明,两个模型各有特色,通过VB编程运行程序可得出最小费用值,实现了物流网络间结点的优化问题.     

转向横拉杆弹性对车辆操纵稳定性的影响研究

为了研究转向横拉杆的弹性对车辆操纵稳定性的影响,利用ADAMS软件建立了某轿车的多体动力学模型并进行了操纵稳定性的仿真分析。对于操纵稳定性的稳态特性,采用了ISO4138标准,在车辆行驶100 km/h下的固定圆周转向规程来进行评价;对于瞬态操纵稳定性特性,则采用ISO7401标准中方向盘扫频输入的响应特性来进行评价。仿真结果表明,转向横拉杆的弹性与轿车操纵稳定性的不足有很大关系,如果弹性横拉杆刚性过大,则需要1个较大的转向传动比以弥补其不足转向特性。因此,在汽车设计开发中,必须将转向横拉杆的弹性特性和转向传动比综合平衡考虑,两需要很好的匹配才能保证其具有良好的操纵稳定性。     

考虑复杂交通规则的最优路径算法在GIS中的实现

传统的最优路径算法大多是基于网络图加权计算得到的,较少考虑道路网络的实际交通状况。对传统的Dijkstra算法进行改进使之适用于城市交通诱导系统,在综合考虑复杂交通规划的情况下,实现了1种改进的最优路径算法。算法在极少增加网络节点的情况下,满足城市复杂交通规则,并通过排除不符合交通规则的节点,提高其运行效率。基于Visual Basic和Super Map软件,开发了广州市交通诱导系统,通过实际算例验证算法的有效性与准确性。     

基于元胞自动机的城市施工路段车辆变道行为研究

为了研究城市施工路段的车辆逐日变道行为,考虑施工路段车辆行驶特性,建立了微观元胞自动机模型;为了描述车辆逐日出行的变道位置改变,建立了宏观变道位置日变模型;结合微观模型与宏观模型进行数值模拟,分析了演化天数、每日仿真时间、车辆密度和可接受度等对两车道平均车速大小及波动、各位置变道概率、车辆时空演变及交通流相变等交通特征的影响。结果表明:随着车辆密度的增加,两车道的平均车速均降低,通行车道车速振荡幅度增加,车速变化频率加快;车辆变道位置随着演化天数而向前转移且趋于稳定;车辆密度提高时,通行车道交通流由自由相转化为堵塞相的现象增加;各位置变道概率对可接受度在(1,2)间变化时不敏感。     

基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型研究

在物流研究中,经常要涉及物流结点选址和线路优化问题。在选址模型中,一般采用直线和折线两种方法来计算结点间的距离。在分析重心法基础上,指出该方法存在一定的不合理性,并提出基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型,其算法比较表明,两个模型各有特色,通过VB编程运行程序可得出最小费用值,实现了物流网络间结点的优化问题。     

基于Dijkstra算法的物流配送系统最短路径程序设计

两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法. 基于Dijkstra算法的基本原理,提出一种物流配送系统最短路径设计,包括配送路线图的数据输入模块、配送路线图的主体模块,最终得出输出结果,获得任意多个结点之间的最佳路径,从而能有效提高配送效率,降低配送成本.     

基于微种群遗传算法的干道协调控制仿真计算研究

介绍了基于城市道路相邻交叉口的干道协调控制系统延误的计算方法,引入微种群遗传算法,利用计算机MATLAB程序对干道协调控制优化算法进行仿真计算,并与采用数解法得出的结果进行对比分析.结果表明对于方案选择型的控制方式是适用的, 提高了协调控制效果;同时奠定了优化算法的基础,以适应适时控制的需要.     

基于改进核密度估计的电动出租车快速充电行为研究

电动汽车充电行为研究是充电负荷时空分布预测、充电基础设施规划和有序充电管理的 基础。本文基于上海市电动出租车的实测数据，划分充电片段并提取快速充电行为特征变量，开 展相关性分析以揭示变量之间的内在相关性，从工作日和休息日两个时间维度揭示快速充电行 为规律，提出一种基于扩散方程的自适应扩散核密度估计模型应用于快速充电行为特征变量的 概率建模并使用拟合优度检验指标验证该模型的有效性。研究结果表明：电动出租车的快速充 电行为在工作日和休息日具有明显的差异性，自适应扩散核密度估计模型可使电动汽车充电行 为特征变量的概率建模更加准确，且具有更高的拟合精度。