基于网络测度的宝鸡至汉中铁路功能定位研究

针对铁路规划项目功能定位定性分析为主的客观性不足问题,以宝鸡至汉中铁路为研究对象,选取节点间旅客交流时间或节点间运输距离为权重,运用Space L构造法建立区域铁路客、货运输网络拓扑结构模型;采用复杂网络分析方法,基于"有无对比"思想及等级化线路技术标准,结合应用Pajek软件与R软件,测算区域铁路运输网络直径、平均距离、边介数、网络效率等加权特征参数,以及非加权特征参数集聚系数进行网络测度分析,并进行网络最小生成树分析;以网络分析结果为基础,从路网、通道、客运、货运四个方面对铁路规划项目功能进行定量化综合定位,宝汉铁路为宁陕及陇东地区与川渝地区间南北纵向新通道的骨架干线,是一条以货为主、客货共线的区域路网干线铁路。     

山地城市建成环境对居民小汽车拥有影响研究——以贵阳市为例

为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响，探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异，采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据，引入3个观测变量来评价居民的地形感知，将结构方程模型（SEM）计算出的潜变量适配值融入Logit模型中，构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响，但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中，当小区坡度小于8%，居民对地形感知并不强烈，并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此，地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响；在小区坡度为8%~15%时，地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民，尤其是收入相对偏低的居民，更喜欢选择电动自行车出行，削弱了小汽车拥有量；当小区坡度大于15%时，小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大，居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡，造成出行时间花费长，继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性，转而提升了小汽车拥有的概率。同时，在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外，家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。      

一类a+b型浅水波方程的爆破现象和无限传播速度研究

本文研究了一类包含了Camassa-Holm(CH)和Degasperis-Procesi(DP)方程的非线性浅水波方程.首先建立了这类方程在Sobolev空间中解的局部适定性,爆破性.其次,我们讨论了这类方程的无限传播速度:如果初始值u0(·)具有紧支集,那么方程以u0(·)为初值的局部解u(t,·)不再具有紧支集,并且它在存在区间内呈现指数衰减的性质.     

空间任意力系平衡方程的独立性

根据线性代数理论，证明了对于受空间任意力系作用的单个刚体的平衡问题，最多只有6个独立的平衡方,发未知力系汇交子一点时，或者未知力系为力偶系时，只有三个独立的平衡方程。     

D/I共线在铁路区段通信中的应用

铁路区段通信的服务对象大部分在铁路沿线的车站和工区,这些车站和工区是通信网中各通信系统的信息源点,而信息的交换却在较远的交换接点上完成,通过干缆实回线连接.     

数值波浪水槽在半圆堤波浪力计算中的应用

以N-S方程为控制方程,以k-ε模型为紊动封闭模型,采用VOF方法重构自由表面,建立了垂向二维数值波浪水槽。模拟了规则波与半圆堤的作用过程,结果表明,单点数模波压力过程与物模实测结果符合良好。研究中发现,数模计算中若堤后计算区域设置过短,堤上越浪可以引起堤后水量累积和水位上升现象,从而造成堤身背浪面压强总体增大,由此算得的防波堤总水平波浪力最大值偏小16%~20%。提出了将堤后计算区域延长到4~5倍波长的办法,计算结果表明,堤身背浪面压强上升及堤身总水平力下降现象基本消失。     

带小参数的Volterra型方程的非线性边值问题

利用微分不等式方法研究了二阶Ｖｏｌｔｅｒｒａ型方程非线性边值问题ε＾２ｕ＾ｎ＝ｆ（ｔ，ｕ，Ｔｕ，ω（ε）ｕ，，ε），ｇ（ｕ（０），ｕ（０），ε）＝，ｈ（ｕ（１），ｕ（１），ε）＝的解的存在性和一致有效估计，其中「Ｔｕ」（ｔ）＝ψ（ｔ，ε）＋ｋ（６ｔ，ｓＥ）ｕ（ｓ）ｄｓ。     

汽车悬架系统在平板测试台上的振动响应分析

利用平板测试台检测汽车悬架性能时,汽车悬架系统在测试台上作有阻尼的自由振动,文中在建立自由振动微分方程的基础上,通过采用模态坐标变换方法对振动方程进行求解,得出了悬架系统在广义坐标下的振动响应.     

用混合场积分方程分析时域电磁散射

给出了三维任意形状导体电磁散射的时域积分方程(TDIE)精确求解方法.利用参数坐标和Duffy坐标变换精确高效地计算时域积分方程矩量法的时域自阻抗矩阵元素.通过计算实例表明,该方法在较大的时间步长取值范围内大幅提高了利用时间步进(MOT)算法求解时域积分方程的后时稳定性和解的精度,且采用CFIE比用EFIE或MFIE更稳定.