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。     

一种高铁CTC进路数据自动测试方法的设计与实现

调度集中系统与计算机联锁接口中的进路数据的测试存在工作量繁重、耗时长以及人为因素易出错等问题,针对该问题提出一种自动测试方法,可有效的解决进路数据的自动测试及测试结果的自动分析,多条高铁线路实践表明,能显著提高调度集中系统与计算机联锁接口的测试效率及数据正确率,使CTC系统产品更安全可靠。     

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。     

突涌地质隧道TSP法弹性参数判识研究

结合云南4座在建高风险隧道典型突涌实例,对不同不良地质发生突涌的地质情况及突涌段落地震波反射法(TSP)的预报成果进行总结,分析各类突涌发生的工程地质条件和地震波反射法物理参数,归纳隧道突涌地质特征,得出大规模突涌时地震波反射法物理参数中纵波速度V_p、横波波速V_s、纵横波速比V_p/V_s和泊松比σ四项参数的判断标准:(1)富水时,V_p/V_s与σ都呈增长趋势,V_p/V_s变化率增长约5%以上,σ变化率增长约10%以上;(2)富水时,V_p/V_s由1.7→2.0变化,σ由0.25→0.3变化;(3)层状裂隙或构造破碎时,V_p均呈下降趋势;(4)存在裂隙及富水通道时,V_s均呈下降趋势;(5)V_p和V_s同时下降时,围岩破碎及地下水发育程度同步上升;(6)V_p上升、V_s下降时,围岩完整程度变化不大,地下水或裂隙发育程度上升。     

京杭运河穿黄及黄河北航道走向探析

近年来,京杭运河黄河以北段复航呼声越来越高,京杭运河穿黄及黄河北山东段走向成为目前需要迫切解决的问题。本文通过对东平湖周边防洪工程现状分析,提出了穿黄位置、穿黄方案及穿黄线路走向;根据黄河北河系水网布置,提出了京杭运河黄河北山东段航道初步走向,为京杭运河黄河以北段复航工程提供技术参考。     

美国海军核潜艇舱室大气监测主分析仪器发展述评

舱室大气监测系统是核潜艇的重要组成部分之一,其运行效能直接影响舱室设备可靠运行、人员安全和健康。本文对美国核潜艇的大气监测技术的研究和应用情况进行了详细论述,重点介绍了已装艇应用近半个世纪的中央大气监测系统(Central Atmosphere Monitoring System,CAMS),以及近年来的最新技术探索。当前大气监测技术仍然难以完全满足核潜艇舱室大气监测需求,迫切需要结合最新科技成果,不断探索以提升监测仪器性能。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

Costs of air pollutants from shipping: a meta-regression analysis

ABSTRACT

This study estimated the external cost of air pollution from shipping by means of a meta-regression analysis, which has not been made before. Three pollutants, which were included in most of the primary studies, were considered: nitrogen oxides (NO_x), sulphur dioxides (SO₂) and particulate matters with a diameter of max 2.5 micrometres (PM_2.5). All primary studies included damages of health and a majority added impacts on agriculture and estimated the cost of air pollutants by transferring cost estimates from studies on costs of air emissions from transports in Europe. Different regression models and estimators were used and robust results were found of statistically significant emission elasticities of below one, i.e. total external costs increase by less than 1% when emissions increase by 1%. There was a small variation between the pollutants, with the highest elasticity for PM_2.5 and lowest for NO_x. Calculations of the marginal external cost of the pollutants showed the same pattern, with this cost being approximately six times higher for PM_2.5 than for the other pollutants. Common to all pollutants was that the marginal external cost decreases when emission increases. Another robust result was a significant increase in the cost of studies published in journals compared with other publication outlets. These findings point out some caution when transferring constant external unit cost of air pollutant from shipping, which is much applied in the literature, and the cost functions estimated in this study could thus provide a complementary transfer mechanism.     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。