基于隧道法的机动车PM2.5排放因子研究

选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,在南京市富贵山隧道进行监测,对隧道内的PM_2.5浓度、风速风向、交通量、车型、速度及气象条件进行采集分析、计数、分类、观察。建立守恒方程和多元线性回归求解PM_2.5平均排放因子,分别得出出租车（天然气）、小汽车、公交车（天然气）、大客车（柴油）、大货车在35⁴0 km·h-1,40⁴5 km·h-1,45⁵0 km·h-1范围内的平均排放因子;其中最大值为0.157 2 g·（km·辆）-1,最小值为0.015 21 g·（km·辆）-1,在相同速度范围内城市大货车的PM_2.5的平均排放因子明显高于其它,其次是大客车（柴油）、公交车（天然气）、小汽车、出租车（天然气）。     

山区公路险要路段路侧护栏的优化设计

结合HYPERMESH和LS-DYNA,对护栏、道路以及车辆碰撞模型体系进行整合,最终建立起完整的碰撞模型体系.由LS-DYNA对不同的护栏设计方案进行仿真计算,得到了各个试验中的车辆行驶轨迹、车辆速度、加速度、车辆与护栏的位移、碰撞模型体系的接触界面力、碰撞过程中能量的转化情况、等效应力以及塑性应变等,并使用LS-PREPOST对这些数值进行了详细的分析.对比所有试验结果,结合护栏选择原则,得出了护栏设计方案中最合理的方案.     

江苏苏北内河航道网沟通入海方案初探

对江苏苏北地区内河航道网总体情况、航道现状、入海口门自然条件等进行分析,提出苏北内河航道网五种海河联运沟通方案,对各方案分别从入海口门自然条件、工程投资费用、区位条件等方面进行方案比选并得出几点结论,可为江苏苏北地区内河通海航道建设提供参考。     

高铁外流场对站台建筑物的影响

采用LS-DYNA数值模拟计算的方法,对高铁某站台列车进站时造成的空气扰动对雨棚的受力进行分析。主要分别模拟了两列车同时同向进站,两列车不同方向进站,单独一辆车进站4种不同情况下造成的空气扰动对雨棚的影响,给出其在不同时刻的等效应力云图,同时给出其不同情况下的最大应力值。     

利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量

本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高。     

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为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

二流理论的解析与城市路网动态评价方法

为了能够动态、实时地评价城市路网的运行状况,在经典二流理论的基础上,通过引入交通流理论和生长模型的方法,对二流理论服务质量参数n进行了推导和解析,发现由于没有考虑网络车速分布的影响,n的取值存在不唯一性,不能很好地评价城市路网的运行状况。进而根据二流理论的基础假定,结合动态OD矩阵,提出了以停车时间比例fs为指标的新的实时动态评价方法。结合仿真发现,该方法能够避免二流理论用n参数评价路网的不足,更好地对路网的实时运行状况进行评价,评价指标fs越小表示路网运行状况越好。最后以南京市主干路网为例验证了所提方法的有效性。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

优化蚁群算法在最短路径诱导中的应用

最短路径算法在许多应用领域和研究中起着十分重要的作用。现有文献对最短路径问题提出了大量的优化求解方法和算法,大部分研究仅针对固定权值网络,对权值随时间变化等时变情况考虑较少。在通信系统、智能交通系统等实际网络及应用领域中,随着时间的变化,边的权值往往也同时改变。因此,时变网络中最短路径求解问题的研究更具有实用意义。针对一般算法存在的缺陷,现提出三点优化,使算法既能避免陷入局部最优解,又能更快地收敛到全局最优解。