横风荷载下电磁悬浮EMS型磁浮车辆动态响应特性分析

强烈的横风荷载会影响磁浮列车横向稳定性和安全.为全面了解横风荷载下电磁悬浮(EMS)型磁浮车辆的动态响应特性,建立了一个精细化的3D磁浮车辆多体动力学模型,并利用CFD(计算流体运动学)方法获得了磁浮车辆的气动载荷系数.基于"中国帽子风"阵风风速曲线计算生成横风荷载,进而通过时域动力学仿真,最终获得磁浮车辆车体与悬浮架的动态响应,并从车体位移、电磁悬浮系统和关键部件等方面细致全面地分析了横风荷载下EMS型磁浮车辆动态响应特性.     

百万扩招生教学运行管理调研分析与对策研究

实现高质量培养扩招生的目标，国家层面重在支持与引导，地方层面重在保障与创新，学校层面重在担当与和研究实践。因此，高职院校需要开展科学有效的学情现状调查，从学生生源结构与文化基础、课程设置与课堂教学、人才培养质量评价、教学保障条件等方面展开调研，进一步分析教学运行管理的现实困境，探索新的教育教学组织路径和对策。     

基于能量法的跟管钻进最大深度计算及应用

为解决潜孔锤跟管钻进最大深度难以确定的问题，基于能量法分析冲击功与应变能的转换情况，提出跟管钻进最大深度的假设条件和理论计算方法，并结合现有相关技术规范，通过类比法对跟管钻进的地层侧阻力取值进行完善和补充，然后应用相关实例分析和验证。通过研究和验证取得成果如下： 1）采用材料力学能量法理论，提出较系统、全面的跟管钻进最大深度计算方法； 2）给出单一地层最大深度的计算公式和多个地层的计算步骤； 3）提出套管与地层间动摩阻的取值依据和方法； 4）提出中和点概念，得出双冲击器作用下套管柱受到的应变能作用原理； 5）增大冲击功和增加套管壁厚均有利于提高跟管的最大深度，但影响幅度较小。     

盾构隧道整体道床剥离病害规律研究北大核心CSCD

盾构隧道整体道床的剥离病害已严重影响地铁的安全运营。为研究整体道床剥离病害的规律,文章以国内某运营地铁线路为工程背景,建立整体道床-管片-注浆层数值模型进行分析研究。结果表明:列车轮组作用在道床一侧靠近伸缩缝位置时会引起较大的道床剥离变形,是最不利位置;列车荷载在振动作用下引起的剥离量远大于静载作用时的,且两者间存在函数关系;伸缩缝位置是最易发生剥离的区域,剥离首先发生在伸缩缝两侧边缘,随列车动载作用时间增加,剥离区域扩展至伸缩缝1.5 m范围内;注浆层刚度与接触面黏结强度均是影响剥离量的重要因素,提升注浆层刚度和道床-管片接触面的黏结强度可有效减少剥离量。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

基于CAD2AME的飞机液压系统流阻计算方法

飞机液压系统包含泵源系统、管路系统、附件和用户系统,飞机管路系统是飞机泵源和用户之间的纽带,液压管路流阻特性决定了用户系统入口的压力和流量,影响用户动静态响应性能,特别是对一些伺服作动系统。传统流阻特性计算方法主要针对稳态工况计算,难以实现动态响应计算,且对工作人员要求高、计算工作量大。随着全三维设计应用于飞机液压管路系统设计制造,为基于计算机的流阻特性仿真分析提供了可能。本文介绍和对比了三种计算方法,选取了较优的CAD2AME方法对某飞机局部液压管路系统流阻特性进行仿真分析,证明该方法可快速准确的对飞机液压管路进行分析。     

基于群组行为的大学校园楼梯及通道行人运动特征分析

为探讨不同场景中行人群组运动的微观特征，并比较不同类型群组运动差异，本文通过大学校园内楼梯上及通道内的观测实验，获取行人运动的相关数据，研究了群组大小、社会关系、运动场景和性别对群组运动的影响. 结果表明：大学校园内行人成组比例低于商场周围行人成组比例；群组成员间的交流方式等因素会影响群组构型；由于群组成员越多相互协调就越困难，所以群组规模越大，其速度越小；此外，男性群组速度大于女性群组速度，情侣间频繁的交流也会对其速度产生负面影响；就差异性而言，2 人和3 人群组间的速度差异小于单人和2 人群组间的速度差异；单个行人不同性别间的速度差异大于2 人和3 人群组不同性别间的速度差异；楼梯上单人与群组的速度差异没有通道内明显.     

地铁换乘站客流滞留模型

为改善地铁换乘站的乘客滞留问题,依据工作日早高峰的客流特征和乘客滞留特征,建立滞留情况随时间变化的数学模型.结合南京地铁大行宫站设施布局,采用AnyLogic搭建仿真实验研究发车间隔、候车人数等因素对乘客滞留人数及比例的影响.结果表明,08:00前后滞留最为严重,滞留人数由初始的52人上升至160人左右,其中64.8％ 的乘客滞留在站台中部的5个区域,高峰小时结束后滞留人数仍保持在110人左右;发车间隔减小20 s后滞留得到初步缓解.模型能够有效地表现出换乘站台的滞留情况和变化趋势,降低发车间隔时间、适当限流并引导乘客分散候车,既能够有效地减少滞留乘客的数量,又能在一定程度上减少滞留现象的持续时间.     

零担物流线路组合选择策略研究

市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64％;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4％.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短.     

An application of a rank ordered probit modeling approach to understanding level of interest in autonomous vehicles

Surveys of behavior could benefit from information about people’s relative ranking of choice alternatives. Rank ordered data are often collected in stated preference surveys where respondents are asked to rank hypothetical alternatives (rather than choose a single alternative) to better understand their relative preferences. Despite the widespread interest in collecting data on and modeling people’s preferences for choice alternatives, rank-ordered data are rarely collected in travel surveys and very little progress has been made in the ability to rigorously model such data and obtain reliable parameter estimates. This paper presents a rank ordered probit modeling approach that overcomes limitations associated with prior approaches in analyzing rank ordered data. The efficacy of the rank ordered probit modeling methodology is demonstrated through an application of the model to understand preferences for alternative configurations of autonomous vehicles (AV) using the 2015 Puget Sound Regional Travel Study survey data set. The methodology offers behaviorally intuitive model results with a variety of socio-economic and demographic characteristics, including age, gender, household income, education, employment and household structure, significantly influencing preference for alternative configurations of AV adoption, ownership, and shared usage. The ability to estimate rank ordered probit models offers a pathway for better utilizing rank ordered data to understand preferences and recognize that choices may not be absolute in many instances.