降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究

为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型.     

不开孔式与迎浪侧半开孔式水平板防波堤消浪性能比较研究*

为了提升水平板防波堤的消浪性能与透水性能,设计一种迎浪侧半开孔式水平板防波堤。在不同相对板宽、潜深及波高条件下,通过物理模型试验研究不开孔式与迎浪侧半开孔式两种水平板防波堤的透射系数Kt、反射系数Kr及耗能系数Kh,系统对比两种水平板防波堤的消浪性能。结果表明,在试验参数条件下,迎浪侧半开孔式水平板防波堤的透射系数整体上小于不开孔式水平板防波堤,且两种水平板防波堤的透射系数均在相对板宽为0.166或0.212时达到最小值;两种水平板防波堤反射系数的变化趋势相近,迎浪侧半开孔式水平板防波堤的反射系数整体偏小;迎浪侧半开孔式水平板防波堤的耗散系数整体大于不开孔式水平板防波堤,在相对板宽为0.166或0.212时达到最大值。迎浪侧半开孔式水平板防波堤的消浪性能优于不开孔式水平板防波堤。     

叠船运输方式下的半潜船耐波性分析

以叠船运输方式下的半潜船为研究对象,采用CATIA软件进行三维建模。基于AQWA软件计算在规则波中不同浪向、不同航速和不同吃水下的响应幅值算子(Response Amplitude Operator, RAO),分析在不规则波中不同海况条件下货物绑扎设计关键点的加速度变化,发现浪向、航速和吃水等因素对RAO的影响规律。研究结果可为叠船运输方式下的半潜船安全运输提供运动预报,为货物绑扎设计提供依据。     

冬夏绿灯倒计时信号下停止或通过决策的差异性分析

为研究冬夏两季路面状况下驾驶员在绿灯变红灯过程中停止或通过决策的差异性,选取了沈阳市6个交叉口,在夏季(正常路面)与冬季(路面积雪状态)采用录像方法采集车速、最大减速度、倒计时信号、E-Police和距离停车线的距离等数据,分析了目标车辆的接近速度,停止或通过的比例以及最大减速度制动区域.研究发现,夏季,设有倒计时信号灯的交叉口,最大减速多发生在停车线前60~80 m;而在只有E-Police的交叉口,最大减速往往发生在20~30 m.冬季,交叉口设有倒计时信号灯和E-Police,最大减速多发生在停车线前70~80 m;在只有倒计时信号灯的交叉口,最大减速会在40~60 m制动;而在只有E-Police的交叉口,最大减速多发生在停车线前20~40 m.这表明倒计时信号灯有利于车辆平稳地减速,特别是在冬天结冰的道路上,使驾驶员更早做出停止决策,减少了突然刹车的发生.     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic FareCollection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。     

某桥台填土与桩基施工对地铁线影响分析

地铁运营后,跨线桥桥台路基段填土以及桩基施工时,会对已建成的地铁线隧道产生不利影响,为保证地铁安全,开工前需要进行分析.依托彩梅立交K1+105梅林关方向桥台填土与桩基施工对既有深圳地铁9号线的影响分析,通过PLAXIS 3D有限元分析软件对桥台填土、桩基成孔浇筑等工序进行模拟,对既有地铁线进行安全评估,并对施工监测提出相应要求.其结果表明对于该工程,桥台后填土与桩基施工过程中,地铁隧道安全可靠,可以进行施工.同时该模拟对类似工程工况可提供指导.     

基于频域分析的高速列车侧风倾覆机理

侧风作用下列车的动态环境以轮轨相互作用为主向,以空气动力作用为主演变,列车的侧风倾覆行为成为威胁列车行车安全性的主要诱因. 首先,采用精细化车-轨耦合模型开展列车侧风倾覆的频域特性分析,以明确侧风倾覆响应对列车模型的敏感性;基于考虑模态特性的频域分析框架,推导脉动风及轨道不平顺与列车倾覆动力响应间的传递函数,结合相应参数进行分析,以直观揭示列车的侧风倾覆机理. 结果表明：列车倾覆行为受绕车体下心侧滚模态和车体沉浮模态控制影响,其风荷载影响要明显大于轨道不平顺;在轨道不平顺激励下,第一阶模态贡献主要由轨向不平顺引起,第二阶模态贡献主要由高低不平顺引起,在脉动风荷载激励下,其顺风向脉动风分量起主要贡献;车速、风速和风向角的增大都会引起列车动力响应的增大,进而降低列车安全运营时的最大允许风速;失效概率的增大会降低动力响应的极值,进而提高安全运营风速.

     

客改货飞机载重平衡问题建模与Benders分解算法设计

研究了民航客改货飞机的载重平衡问题,分析了客改货飞机与客机和纯货机在载重平衡问题所存在的差异,建立了具备主货舱指派问题和下货舱背包问题组合优化特性的客改货载重平衡问题的线性整数规划模型,实现业载量最大和配载重心偏离指定目标重心最小的多目标函数,包含了实际操作中客改货机型的货舱及其位置约束、各种质量约束、上下舱联合约束与飞机重心包线约束等;设计了Benders分解算法对该模型求解,把原问题分为主问题和子问题两部分;设计了改进模拟退火算法求解主问题,改进了离散变量的编码、变异以及个体修正等策略;设计了基于逻辑检查的y-check算法,用于检查子问题的上下舱联合限重、重心包线等复杂约束,给出了Benders' Cut约束模型;设计了以B757-200客改货飞机为例的20组不同规模算例,基于Gurobi、Lingo、人工配载和本文提出的算法对模型进行验证。研究结果表明：Gurobi求解质量和速度最好,平均业载量为29 517.3 kg,重心偏差为0.02%,求解时间为0.13 s;人工配载方法最差,平均业载量为27 131.9 kg,重心偏差为5.26%,求解时间为581.75 s;本文提出的算法由于采用了智能启发式算法,平均业载量为28 379.1 kg,与Gurobi和Lingo的最优解相比稍差,但重心偏差为0.05%,可以忽略不计,平均求解速度为20.33 s,远快于Lingo的7 370.65 s。     

全球化对少数族裔文学的影响——解析石黑一雄小说的国际化主题

从全球化的背景出发,在与第一代和第二代日裔移民作家作品中的主题进行比较分析的基础上,探析了当今英国文坛重要作家石黑一雄小说中的国际化主题,指出其作品中超越族裔的全球化思想,并尝试讨论少数族裔文学在全球化进程中的一个新变化,即作品主题由关注传统的少数族裔族群的生存和精神状态,向关注人类共性,追求文学作品的世界性。     

优化参数VMD和MED在列车齿轮箱滚动轴承故障诊断中的应用

针对强噪声情况下列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的故障诊断方法。首先利用MED对轴承振动信号进行降噪;其次,采用离散差分进化算法(discrete differential evolution algorithm,DDE)对VMD的参数进行优化搜索,并利用优化参数的变分模态分解算法对降噪后的故障信号进行处理,得到一系列本征模态函数;最后,选择最佳的本征模态函数进行包络分析,从而提取出故障特征。试验结果表明,该方法能有效提取列车齿轮箱滚动轴承故障特征,可用于轴承故障诊断。