油气管道穿河部位防护形式的演变

文中以东北管网为例,总结分析了油气管道穿河部位防护形式演变的过程,分析了油气管道防护形式演变的影响因素,如采砂石的影响、河流性质的影响、河道内植树耕作的影响等,并对管道防护形式的现状进行了分析,提出了目前防护形式存在的问题及解决思路.     

基于集成法的高速铁路运营安全综合评价

针对高速铁路安全运营问题,采用集成法进行了综合研究.从“人员—车体—轨道及设备—环境”角度对影响高速铁路安全的因素进行分析,建立高速铁路运营安全的评价指标体系,对高速铁路运营安全进行了评价研究.针对高速铁路运营过程中影响因素进行系统分析,结合结构熵权法、灰色聚类法、模糊评判法的适应性特点,将不同的方法运用到高速铁路运营安全评价的不同步骤中,构建了高速铁路运营安全集成评价方法.将该方法应用于京沪高速铁路运营安全评价,分别对2011~2013年铁路运营安全数据进行采集和计算,结果显示各年京沪高速铁路运营安全值分别为6.141 8,6.314 9,6.694 1,表明京沪高速铁路运营安全状况处于安全等级,且安全值逐年上升,评价结果较为直观的反映了高速铁路运营安全的态势,表明该方法在高速铁路运营安全综合评价应用中有较好的实用性.     

基于随机路径选择的城市轨道交通客流分配悖论

在城市轨道交通网络中,当改善1条已有的轨道线路(包括提高发车频率和降低服务票价等)或者新增1条轨道线路之后,将会发生客流分配悖论.为了分析该交通悖论的特征,基于传统的和改进的Logit模型的随机网络加载结果,采用公式解析和数值计算的方法,研究了悖论的形成条件,推导了悖论边界曲线和悖论区域大小,讨论了不同的Logit模型在预测随机交通悖论方面的差异性,并最终得到了轨道线路的服务质量(包括运行时间和服务票价等)差异、乘客的随机路径选择行为、乘客的出行时间价值和随机感知误差的大小等因素对客流分配悖论产生的作用机理,为避免悖论的发生提供了理论指导.     

基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法

高速公路事故频发,而以往研究未能充分揭示交通流动态特性对事故类型与严重程度的影响。为此研究了基于动态交通流数据的高速公路事故类型与严重程度的预测方法。从高速公路门架数据中提取流量、密度、速度等交通流数据,同时考虑时间特征以及时间和空间不均匀性特征的数据,与事故数据相匹配构成全样本。建立了基于极端梯度提升树（extrem Gradient Boosting,XGBoost）算法的预测模型,预测事故是否发生、事故类型以及事故严重程度。分别考虑追尾事故和其他事故2种事故类型、有人员伤亡和仅财产损失2种事故严重程度,模型的结果表明：①上下游速度差大、低速、路段车流量大且频繁分流、合流条件下交通事故风险较高;②低速、路段车辆多且合流、分流交通量大、上下游速度差大的情况下发生追尾事故的风险更高;③路段车流量较少且追尾事故发生于周末或夜间可能会增大事故严重程度。将常用机器学习算法与XGBoost算法的预测效果进行对比,XGBoost事故类型预测模型与事故严重程度预测模型的ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）分别达到了0.76和0.88——相比于序列Logistic、高斯朴素贝叶斯、线性SVM、随机森林以及神经网络等其他常用算法,平均分别提升了0.08和0.24。这表明基于XGBoost建立的模型具有较好的预测性能。研究结果为高速公路路段实时交通流状态预警提供了可靠手段,进而可以提升高速公路行车安全。     

船舶交通事故的分析

  目的  为研究近距并行两船的相互干扰效应对船舶操纵性的影响,  方法  基于RANS方程对静水中并行两船的水动力干扰作用进行数值模拟,分析两船在不同横向间距、纵向间距和航速条件下阻力、横向力、纵向力及摇艏力矩的变化规律,并在此基础上进一步阐述各种干扰力成分在两船水动力干扰中的变化及贡献比例。  结果  研究结果表明,两船所受横向力在纵向间距为0（即中对中）时最大,表现为吸引力;随着横向间距的增加,相互作用效应减弱,横向作用力最大降幅达到50%以上。纵向间距对摇艏力矩的影响较大,两船在进入与驶离补给阵位时,所受摇艏力矩使两船艏艉相互接近,此时容易发生碰撞。在低速状态下可以忽略航行兴波对两船相互干扰的影响,而高速航行时则不容忽略。  结论  所得结果可为研究两船操纵运动时相互作用力数学模型的构建奠定基础。     

正则化技术在状态空间载荷识别中的应用

  目的  船舶减振技术经过几十年的发展,降低艉部激励引起的桨—轴—船体振动辐射噪声成为我国现阶段船舶声隐身的紧迫任务。  方法  针对船舶艉部激励耦合振动噪声问题,从船舶螺旋桨激励力特性、桨—轴—船体耦合振动噪声特性及其控制方法3个方面对当前研究进展与发展趋势进行综述,  结果  得到了船舶艉部激励与桨—轴—船体系统振动噪声的映射关系,并提出了针对低频振动噪声的控制方法。  结论  在此基础上对在螺旋桨非定常力测试、艉轴承摩擦诱导振动机理和桨—轴系统横向振动控制等方面提出进一步开展研究的建议。     

客运枢纽内部通道合理规模仿真分析

以客运枢纽内连接服务设施设备的通道作为研究对象,以通道的长度和宽度对行人流分散作用的强度分析入手,借助行人流仿真软件,设计仿真方案,利用仿真输出的行人流参数统计数据,建立行人流流量随观测时间的变化趋势曲线,一方面,对曲线的变化趋势进行对比分析,另一方面,对统计数据进行K-W检验以分析数据的差异性。结合曲线对比和K-W检验结果,综合分析单向通道、双向通道的长度和宽度变化对行人流分散作用的影响,进而确定单向通道和双向通道的最佳宽度分别为4m和8m,最佳长度为50m。     

桥梁风致振动的混沌特性

利用非线性理论和混沌时间序列分析方法, 建立了桥梁风致振动的数学模型, 开发了计算桥梁振动加速度时间序列Lyapunov指数的MATLAB程序, 进行了桥梁涡振和颤振的风洞试验, 分析了不同风攻角下的桥梁风致振动的阻尼比、Lyapunov指数与风速的关系以及涡振振幅与风速的关系, 研究了桥梁颤振和涡振的混沌特性。试验结果表明: 在颤振试验中, 当风速小于颤振临界风速15.5m·s^-1时, Lyapunov指数小于0, Lyapunov指数与阻尼比存在很大的相关性, 当风速从3m·s^-1增大为18m·s^-1时, 相空间逐渐发散; 在涡振试验中, 当风速从4.5m·s^-1增大至8.5m·s^-1时, Lyapunov指数大于0, 桥梁发生明显涡振, 并由多频振动逐渐转变为单频振动, 相空间变为一个较为理想的圆。桥梁的涡振与颤振均属于混沌现象, 低风速下的Lyapunov指数可用来预测高风速下的风致振动, 并且利用相空间也能识别涡振与颤振。     

基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。     

电控汽油喷油器开启延迟时间检测方法研究

提出了一种新型电控汽油喷油器开启延迟时间在线检测方法,该方法通过分析喷油器的驱动电流波形来检测喷油器开启延迟时间.由于喷油器电磁阀衔铁完全吸合时喷油器才会完全开启,驱动电流在电磁阀衔铁完全吸合时会产生明显的电流拐点.该方法构建一种硬件电路以及检测逻辑,能在驱动电流出现拐点的时刻触发可检测的脉冲.通过分析触发脉冲的延迟时...