利用粒子群优化算法进行桥梁维修管理计划的优化

制定桥梁维修管理计划是一项非常繁杂的工程优化难题,使用常用的优化算法很难取得满意的结果。利用耐荷性和耐久性作为桥梁的健康指数,考虑维修方案和维修费用的问题,用费用最小化和品质最大化2种方案建立了桥梁维修管理的优化模型。探讨利用粒子群优化算法(PSO)求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并与作者开发系统中的遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IA)进行了比较,运用多样度的概念说明了粒子群优化算法(PSO)在解决这类问题的先进性。结果表明,粒子群优化算法(PSO)对于桥梁维修管理计划的优化是一种普适高效的算法;而且,考虑维修的管理期间越长,应用粒子群优化算法求解问题收敛性与其他2种方法相比显得更好,得到准最优解的频率也更高。     

基于模糊神经网络的桥梁诊断辅助系统研究

以桥梁的表观检测数据及无破损检测试验结果为依据,结合专家对系列桥梁的诊断评价结果,利用神经网络、模糊评判等信息处理技术开发了一套用于管理的桥梁诊断辅助系统。该系统可以帮助桥梁管理人员从大量的检测数据中,综合评价桥梁的老化状况。以现场检测得到的数据为例,详细地阐述了系统中桥梁老化评价功能的推理过程,并通过几座桥的检测实例验证了系统的可靠性。系统已在中国和日本的部分地区使用,提高了桥梁的管理工作效率。     

基于DEMATEL与ISM融合的综合客运枢纽换乘流线影响因素研究

综合客运枢纽是实现多种轨道交通方式衔接换乘一体化的重要环节，为了找出影响综合客运枢纽换乘流线关键因素，合理布局枢纽换乘流线，采用决策与试验评价实验室(DEMATEL)与解释结构模型(ISM)融合方法，对综合客运枢纽换乘流线影响因素之间的关系进行分析。采用DEMATEL方法研究影响因素间的相互关系和影响程度，结合ISM模型建立影响因素之间的多级递阶结构模型，深入分析综合客运枢纽换乘流线影响因素之间的影响层次及影响路径。研究结果表明：换乘组织有序度是综合客运枢纽换乘流线的根本影响因素。