基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

中国智能高速铁路2.0的内涵特征、体系架构与实施路径

文章系统总结中国智能高速铁路（简称：高铁）顶层架构设计、关键技术创新、基础平台建设、工程示范应用等方面取得的主要成就，分析“十四五”时期中国智能高铁面临的内外部形势和要求，提出智能高铁2.0的内涵和主要体现在“体系正向设计、全专业协同、跨行业综合、预测性分析”4个方面的代际特征，从技术体系、数据体系、标准体系等维度构建智能高铁体系架构2.0，规划建造、装备、运营等领域智能化重点攻关任务和实施路径，可为“十四五”时期智能高铁2.0的研究和应用提供重要指导。     

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。     

Influence of initial heeling angle on ship roll motion response北大核心CSCD

[目的]系统地研究初始横倾角对随机横浪下船舶横摇运动响应的影响。[方法]以路径积分法为基础,通过数值求解控制横摇运动微分方程概率属性的Fokker-Planck方程,得到横摇运动响应的概率分布。[结果]结果显示,初始横倾角对船舶横摇运动响应谱的影响有限,但对横摇角概率分布以及横摇运动响应极值分布的影响十分明显,且会造成船舶安全性的显著恶化。[结论]路径积分法可作为研究随机海浪下船舶横摇运动特性的有效数值方法。     

芳香硫酸酯酶定点饱和突变方案的比较

目的比较随机引物与精确引物PCR扩增实施绿脓杆菌芳香硫酸酯酶(Pseudomonas aeruginosa arylsulfatase, PAAS)定点饱和突变的整体效率及成本,以建立高效实用的定点饱和突变方案。方法以大肠杆菌碱性磷酸酶(Escherichia coli alkaline phosphatase, ECAP)与PAAS融合表达质粒为模板,分别用针对PAAS目的位点的随机引物、精确引物等量混合物及单个精确引物,进行全质粒PCR扩增构建定点饱和突变体库;碱裂解细胞后高通量测定PAAS突变体与ECAP活性比值进行筛选,比较3种定点饱和突变建库方案需筛选的单克隆数量、所获突变体种类、整体耗时、整体成本及影响因素。结果用随机引物PCR对M72位定点饱和突变有明显密码子偏好性,筛选超600个单克隆仅获得10种预期突变体,但对G138位定点饱和突变未见明显的密码子偏好性且筛选不到150个单克隆获得18种预期突变体;精确引物等量混合物对M72位实施定点饱和突变,筛选不超过190个克隆成功获得19种预期突变体;单个精确引物对M72位逐个PCR实施定点饱和突变,仅各筛选2个单克隆就获得19种预期突变体。单个精确引物逐个PCR实施定点突变所获饱和突变体库完整,需筛选的单克隆数最少,总耗时和总成本最低;相比之下,用随机引物和精确引物等量混合物实施定点饱和突变时,所需筛选的单克隆数、整体耗时及成本均显著增加。结论解析序列-活性关系时,用单个精确引物逐个PCR实施定点饱和突变有显著整体成本和效率优势;仅筛选阳性突变体时,用精确引物等量混合物进行PCR建库在成本和效率上更有优势。     

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。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

视觉机器人焊接技术的研究综述与展望

焊接作为现代制造工业的基础生产工艺之一,是制造业极为重要的加工手段。目前由于焊接作业的特殊性导致一线焊接工人数量呈现急剧减少的趋势,为此将焊接作业机器人化是焊接产业发展的必然趋势,但与发达国家相比,我国焊接机器人的平均使用密度较小,其重要原因在于机器人的示教编程难度大、效率低下而且还存在机器人应对坡口类型、接头类型等多规格的焊接件焊接时不具备合适的焊接路径规划,无法发挥机器人的灵活性和稳定性导致焊接适应性不足。