城际铁路票额随机分配优化

票额分配是实现城际铁路效益最大化以及调整和优化列车开行方案的基本依据之一,同时也是适应城际客流需求的重要手段之一.在分析实际分配方法和确定式的整数分配票额模型难以适应域际客流需求的基础上,提出以实际客流情况为依据的弹性票额分配方法,将实际乘车客流量视为不确定因素即将其视为正态分布,建立随机整数规划模型并采取转化为确定性...     

关于图的集控制数

设G是一个图,如果V(G)能划分为t个两两不交的控制集Dt(i=1,2,…,t),则称G有t-控制集划分.图G的集控制数定义为d(G)=max{ t|G有t-控制集划分}.该文主要研究乘积图与联图的集控制问题,给出其集控制数的界限,并确定一些特殊图的集控制数.     

粘弹性阻尼器对空间桁架结构减震设计与分析

大跨空间结构的振动控制问题一直是人们关注的焦点,其抗震性能的好坏直接关系到人民生命和国家经济财产安全.采用粘弹性阻尼器对大跨空间桁架结构进行减震控制,计算阻尼器相应的力学参数,并对加与未加粘弹性阻尼器结构的地震响应进行对比.分析计算表明:无论在Taft地震波还是在E1 Centro地震波下,在大跨空间桁架结构中加入粘弹...     

基于ASP.NET的专业气象服务系统的权限控制实现

使用ASP.NET提供的HttpModule技术,对用户提交的Http请求进行解析.辅以合理的权限数据库结构设计,实现了专业气象服务网站的权限分配和管理.在实际开发过程中,通过权限数据库来动态生成导航菜单及其级联菜单,使得用户的权限分配和管理变得更加灵活、高效.     

深水钢悬链线立管(SCR)安装分析研究

海管(立管)是海底生产系统和浮武装置之间的关键连接.随着海洋油气开发水深的不断增加,对海管(立管)自身以及辅助施工设备的性能都提出了更高要求,施工及正常作业的安全保证愈加重要.基于立管分析软件Orcaflex,针对项目中的SCR立管进行了安装分析,并依据规范进行应力、应变校核,可为深水安装分析及方案的确定提供一定的技术参考和理论支持.     

611000DWT木屑运输船总体设计开发

木屑运输船是专门运输散装木屑的船舶,在世界上保有量不多,以往基本是由日韩建造。概括介绍了一艘61000DWT木屑运输船总体开发设计,主要介绍了木屑船的总布置特点以及在新规范下燃油舱保护的要求。具体特点有高干舷、大舱容、尾部下沉式甲板、燃油舱的布置方法等。     

提升沥青路面抗水损害能力措施综述

水损害是道路工程领域持续关注的问题。为了提升沥青路面抗水损害能力,缓解沥青路面水损害,该文综合梳理了国内外相关文献,在分析水损害机理的基础上,对提升沥青路面抗水损害能力措施进行了总结与评价。结果表明:合理选择原材料,添加抗剥落剂,优化路面结构、控制施工质量等措施均可以提高沥青路面抗水损害能力,但应根据具体的情况综合考虑加以选择,才能相得益彰。     

基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究

针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明：设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。