航班快速恢复建模与仿真研究

随着民用航空的发展与竞争,航班延误不仅影响航空飞行的安全与正常,更与航空公司的运营效率、运营成本及乘客利益息息相关。针对某一恶劣天气影响,对某公司受影响航班进行重新调配,考虑到航班的备降、盘旋等待、延误、取消等多种状态,以总成本最小为目标函数,建立航班快速恢复模型,通过MATLAB运用遗传算法设计航班恢复算法进行求解,得出最经济的航班恢复方案。     

京津冀地区燃料电池汽车示范运行研究

本文在跟踪调研北京和张家口地区示范运营的燃料电池汽车的基础上,采集车辆的运营数据,完成了车辆运营里程、加氢量、百公里耗氢量、加氢次数、故障信息等数据指标的统计和分析对比,针对示范运营过程中存在的问题提出建议,论文研究结果在一定程度上概括和反映了2019年度京津冀地区燃料电池汽车的示范运营情况。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

城市轨道交通列车故障救援延误计算与仿真

针对城市轨道交通列车故障救援方式及延误计算问题,对列车故障救援作业流程进行分析,然后根据作业流程建立5种救援方式的延误计算方法,最后使用Open track对福州市某地铁线路进行列车故障救援仿真,并对仿真与计算结果进行比较分析.研究结果表明:在一定范围内提高救援速度可有效减小救援列车作业时间;所提出的计算方法可较为准确反映延误情况;在救援起讫点内,以固定闭塞运行的后序列车的延误会突增并积累,造成延误增幅的差异.     

扣件胶垫黏弹性对铁路箱梁振动与结构噪声的影响

以高速铁路WJ-7B型扣件胶垫为研究对象，通过动态力学性能试验测试了扣件胶垫在不同温度下的动力性能；结合温频等效原理、Williams-Landel-Ferry方程和高阶分数导数FVMP模型表征了扣件胶垫的黏弹性力学特性；将该模型代入建立的桥梁振动与结构噪声预测有限元-边界元模型，并与Kelvin-Vogit模型对比来分析扣件胶垫黏弹性对箱梁振动和结构噪声的影响。研究结果表明:扣件胶垫黏弹性表现为动参数的温频变特性，刚度与频率正相关，与温度负相关，阻尼与频率和温度均负相关，阻尼在1~100 Hz内变化明显，在100 Hz以上变化较小；扣件动参数测试值与高阶分数导数FVMP模型拟合值吻合良好，采用高阶分数导数FVMP模型可以准确描述扣件在宽温宽频下的动态黏弹性力学行为；仅考虑扣件胶垫频变特性时，桥梁在25~63 Hz振动加剧，在80~200 Hz振动减弱，在峰值频率63 Hz处顶板、腹板和底板的加速度振级分别增大5.62、0.91和2.94 dB，桥梁横桥向各板垂向近场点和梁底下方靠近地面处声辐射明显增大；同时考虑扣件胶垫温变与频变特性时，随着温度的降低，桥梁在31.5~50.0 Hz振动不断减小，在63~200 Hz振动不断增大，桥梁横桥向在顶板斜上方、腹板和底板垂向近场点和梁底下方靠近地面处声辐射减小，温度从20 ℃降到-20 ℃时，总体声压级最大降低了2 dB左右；忽略扣件胶垫黏弹性会导致桥梁振动和结构噪声预测产生偏差，仿真分析时应考虑扣件胶垫的黏弹性，以提高预测的准确性。      

高速铁路动态定价与票额分配协同优化研究

目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性，以超宽带(UWB)为研究对象，研究了智能汽车两阶段UWB定位算法；分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源；建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法，在测距值筛选阶段，采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件，在加权位置解算过程中，根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标，以有效减小非视距、多径效应所带来的误差，通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差，并分别建立了静态补偿和运动补偿策略，以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差；在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境，对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较，分析基站数量对定位精度的影响；搭建实物UWB测试系统，对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿，并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m；补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹，东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m，均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见，提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求，具有高精度、低成本、稳定性好等优点。