混合用地共享单车泊位配建方法

当前共享单车乱停乱放现象普遍,通过对建设项目提出共享单车泊位配建是解决该问题的有效方法。通过对混合用地共享单车泊位需求的影响因素分析,以不同用地出行率为基础,构建了混合用地共享单车泊位需求预测模型,并总结出轨道站点、周边自行车基础设施、城市区位、混合用地对共享单车泊位需求的影响系数。选取了长沙市某建设项目作为典型混合用地案例进行分析,并根据模型对该项目的共享单车泊位需求规模进行分析。该方法易于操作和理解,可为各地建设项目共享单车泊位配建及标准制定提供参考。     

城市快速公交(BRT)专用道客运能力探讨

从分析车辆的制动过程出发,推导出在保证公交车辆安全和满足乘客基本舒适条件下公交车辆最小车头时距的计算方法,在此基础上对理想道路交通条件下(即不考虑停靠站等因素的影响)快速公交系统专用道的理论客运能力进行了研究.通过分析停靠站停靠能力的影响因素,探讨了在考虑停靠站影响条件下BRT实际客运能力的计算方法,并给出了不同车辆配置、不同停靠滞留时间和不同停靠泊位数所对应的BRT实际客运能力值.     

内支线配船与船舶调度优化

为平衡航运企业内支线营运成本和客户服务水平,研究内支线不定期船舶的配置和调度问题。考虑枢纽港船舶的限制时间和支线船舶容量等现实约束,兼顾各支线港在计划期内不同时段的货运需求,构建了以内支线营运成本和甩货成本之和最小为目标的内支线配船与调度优化模型。结合问题的特征,设计了和声退火混合算法,对模型进行求解。通过案例分析不仅验证了模型和算法的有效性,还给出了枢纽港船舶的限制时间和单位甩货成本的灵敏度分析。     

城市客运交通方式生态指数及其计算方法

定量分析城市各种交通方式的生态水平,可以为城市交通规划和设施建设提供参考依据.引入生态指数概念衡量各种交通方式的生态水平,借鉴各种交通方式在土地占用、能源消耗和环境污染指标方面较成熟的计算模型,选择恰当的标准化方法,将原始数据转化成生态指数定义中通用的数据格式进行计算分析.以大连市为例进行分析,得到私人小汽车、出租汽车、常规公交、快速公交、轨道交通、步行和自行车交通方式的生态指数分别为0.26,0.24,0.18,0.15,0.12,0.02和0.03,直观地反映了不同交通方式的生态化水平.     

基于MATLAB的班轮航线系统配船方法

在线性规划的基础上,利用MATLAB编程的方法解决班轮航线系统配船的最优化问题,其结果是可行的,符合班轮航线配船中不同类型、不同吨位的船舶配置在不同航线上,以达到船公司在此配置下取得最大经济效益的原则。     

城市停车换乘系统泊位容量的确定方法研究

城市中心区域交通拥挤,车辆行驶速度低,空气污染严重是许多城市共同面临的问题,因此,在城市外围或城市中心区边缘地带设置停车换乘设施截留部分进入城市中心区域的车流已成为交通工作者解决城市中心区交通问题的一个重要手段之一。采用双层规划模型描述了确定城市外围停车换乘系统的停车泊位容量问题,同时设计了该模型的求解算法,并给出了一个简单算例,算例的结果证明了该模型的有效性。     

城市新区客运交通需求预测方法研究

城市客运交通需求预测是城市道路交通规划的基础。城市新区因缺乏现状交通调查资料、开发建设速度较快及其交通出行特征,传统客运交通需求预测方法已不再适用。在吸取国内城市道路交通规划实践经验的基础上,针对城市新区背景下道路交通规划的特点及传统客运交通需求预测方法的不足,以城市新区人口和土地利用规划为基础,提出一种面向城市新区的客运交通需求预测方法,可为我国城市新区交通预测提供借鉴。     

飞机排班数学规划模型

分析了国内航空公司普遍采用的单枢纽线性航线结构以及飞机排班工作流程和要求, 研究了描述飞机排班问题的数学模型构造方法, 引入"航班节"的概念, 将一个具体的飞机排班问题归结为三种典型排班模式中的一种, 即基于飞机调度指令要求的排班问题、基于最少需用飞机数的排班问题、基于飞机使用均衡要求的排班问题。应用结果表明平均每架飞机分配的航班任务时间与期望飞行时间的偏差仅为4 8min, 而且得到飞机排班方案的时间不到23s, 因此此飞机排班模式是解决单枢纽线性航线结构下的飞机排班问题的一种有效方法。     

城市交通网络综合平衡配流模型及求解算法

在用户平衡和系统最优的基础上 ,提出了综合平衡配流模型 ,以协调二者之间的矛盾 .其目的是使交通规划更趋合理化 ,不仅考虑了整个系统 ,而且又不忽视用户 .同时 ,利用改进的遗传算法来求解此模型 ,其结果是理想的 .     

基于乘客等待时间的城市轨道交通列车运行调整模型

研究突发事件导致列车晚点情况下城市轨道交通列车运行调整问题．从乘客角度出发,提出了“首站控制”和“多站协调控制”两类列车运行调整策略．考虑列车能力约束和列车区间运行时间、追踪间隔时间等运行条件约束,以受突发事件影响的全部乘客等待时间最小为优化目标,建立了基于两类调整策略的列车运行调整模型,采用Lingo软件进行求解．以某简化线路为算例,与不采取控制策略相比,两类策略下乘客等待时间均节省约9％,结果表明了模型的有效性,能够为轨道交通列车运行调整提供辅助支持．     

考虑减载移泊的散货港口船舶调度优化

为提高散货港口的服务水平, 充分利用现有泊位资源, 研究了采用减载移泊策略的散货港口船舶调度优化问题; 考虑大型船舶减载移泊对散货港口船舶调度的影响, 以船舶进出港次序、移泊次序和移泊位置为决策变量, 以进出港船舶总等待时间最小为目标函数, 构建了混合整数线性规划模型; 基于模型特点设计了混合算法, 给出了生成初始种群的启发式规则, 提出了新种群的邻域构造策略, 并在模拟退火算法中引入有效的改进措施; 为验证方案及其算法的有效性, 对比了基于实际调研资料设计的方案与采用模型和算法优化的方案, 并分析了船舶乘潮比和进出港时段长度对方案优化结果的影响。研究结果表明: 与采用先到先服务思想和贪婪策略的2种现行船舶调度方案相比, 所得方案的平均优化率分别为11.07%和9.84%;船队规模从20艘增加到50艘时, 混合算法的求解耗时均在2min以内, 且所得目标函数值与下界的平均相对偏差为6.92%;随着船舶乘潮比的增加, 方案优化率和目标函数值先呈指数趋势增长, 而后趋于平稳, 乘潮比为50%左右时出现拐点; 随着进出港时段长度的增加, 方案优化率和目标函数值呈“M”形趋势变化, 且在进出港时段长度为130min左右时方案优化效果最为显著, 表明船舶调度优化模型与混合算法可行。     

城市客运交通结构的综合评价

从城市的整体性、系统性出发, 在分析了与交通结构相关因素的基础上, 提出层次分析法结构模型, 再利用灰色关联度法进行交通结构的最终综合评价, 最后以西安城市为例进行了实例分析。     

城市客车的发展与技术配置

随着我国国民经济的迅猛发展,城市功能与城市交通道路的建设日臻完善,人们的物质生活水平不断提高,人们外出,乘搭城市客车不再只是为了代步,同时还渴望得到一种更为方便、安全、舒适、快捷的交通运输服务,对城市客车的要求越来越高.     

基于傅汝德-克雷洛夫力非线性法的规则波浪中船舶运动数学模型

为准确预报规则波浪中船舶的运动, 提出基于四叉树划分的自适应网格法, 以生成船舶瞬时湿表面, 在船舶瞬时湿表面上计算傅汝德-克雷洛夫(F-K)力与静恢复力; 对于与波面相交的面元, 由于F-K力在波面处剧烈波动, 采用四叉树划分法进一步细分面元; 基于线性理论, 采用瞬时自由面格林函数在船舶平均湿表面上计算扰动力; 为避免瞬时自由面格林函数在自由液面处剧烈波动产生严重数值误差, 舍去扰动势所满足边界积分方程中的水线项, 并对迎浪前进速度为傅汝德数0.2的WigleyⅠ型船舶进行数值计算。计算结果表明: 对低于瞬时波面以下的船体部分, F-K力非线性法所需面元数更少, 为细网格法的1/4~1/8;除不规则频率外, 舍去与未舍去水线项所得水动力系数与试验值的相对误差分别小于33.4%、54.8%, 因此, 舍去水线项所得水动力系数更接近试验结果; 当入射波波幅为0.018 m, 波长与船长比为1.25时, 采用F-K力非线性法与线性法所得纵摇幅值响应因子的计算结果分别比试验值低3.2%、17.0%, 波长与船长比为2.00时, 采用F-K力非线性法与线性法所得纵摇幅值响应因子的计算结果分别比试验值低6.7%、13.5%, 可见, 采用F-K力非线性法能够准确地仿真规则波浪中船舶的运动。     

城市轨道交通车站内客流组织

简要地阐述了影响轨道交通换乘的两个主要问题,并就其中换乘站内客流的组织问题做了详细研究。在分析换乘站内客流特征的基础上,考虑乘客客流的构成和分布及影响协调组织客流的因素,提出优化站内客流组织的措施。     

城市客运站边缘化发展思考

客运站边缘化是当前城市客运站布局调整规划中一个十分突出和尖锐的问题,要引导、扭转和纠正城市客运站布局调整规划中的认识误区和错误做法。以客运站布局的基本原则为指导,借鉴了南京客运站边缘化发展采取市内客运站与边缘化客运站相结合的实践经验,对城市应该如何实现客运站边缘化发展提出了建议。     

面向大客流的城轨备用车投放车站选择与优化模型

为快速疏解城轨线路上车站的大客流,减少乘客的等待时间,研究了备用车投放问题; 在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上,建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型; 界定了城轨备用车开行条件,提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法; 用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件,并将其作为模型输入,以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标,构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型,该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划; 为同时求解0-1变量与连续变量,设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明：该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案,并进一步筛选出最优的备用车投放车站,最多可减少1 318 209 s的乘客等待时间,优化效率为21.9%,且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好; 相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法,本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断,优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率,并优化了备用车与后续列车的开行方案,可以有效解决高峰时段车站大客流问题。