基于数据驱动的电动自行车换电需求预测

换电企业在城市内建立换电柜，满足不断增长的电动自行车换电需求，涉及到换电柜的选址，电池的投放和换电需求的预测。本文分析了国内某大型换电企业的换电订单数据，发现换电柜存在使用严重不均衡问题,为提高使用率，降低换电成本，提出按区域对换电需求量进行聚类并预测的方法。首先，对换电柜位置进行K-means聚类，据此优化换电柜的投放量，提高使用率；随 后，采用整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)预测短时换电需求。实验发现，ARIMA模型在短时换电订单的需求预测上具有较高的预测精度，与其他基线模型相比，各指标均为最好，说明换电需求在时间上更趋于线性关系。本文提出的换电柜优化方法和短时需求预测结果为换电企业的换电柜选址和电池投放量提供数据支持。     

随机车辆荷载作用下大跨径斜拉桥拉索损伤诊断方法

针对分布式布里渊光纤感测技术在斜拉桥结构损伤诊断中的应用问题，提出了随机车辆荷载作用下大跨径斜拉桥拉索损伤诊断方法。首先，以南京长江三桥为工程背景，基于蒙特卡洛方法、车辆荷载模型及泊松过程理论建立了斜拉桥索力及主梁应变的概率模型。其次，通过主梁应变数据在斜拉桥拉索损伤前后分布规律的变化，提出了基于应变样本空间马氏距离的斜拉桥拉索损伤诊断方法。最后，采用ANSYS有限元模拟随机过程，对所提方法进行验证。研究表明：在随机车辆荷载作用下，主梁应变数据服从正态分布；斜拉索发生损伤后，主梁应变数据的分布规律会发生变化；所提方法能够有效判别斜拉桥拉索损伤，可为分布式布里渊光纤感测技术在大跨径桥梁结构健康监测中的应用提供理论方法支持。