事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。     

多轴车辆——桥梁耦合振动响应的数值解法

针对复杂的车桥耦合振动问题,基于D’Alembert原理导出了3轴5自由度车辆的运动方程,考虑了桥面不平度和车辆与桥梁之间的协调条件,推导了车辆与桥梁的相互作用力,基于模态综合理论建立了3轴移动车辆—桥梁耦合振动的微分方程组,编制分析程序并运用HHT方法进行了数值求解。通过算例和某3跨刚架桥的动载试验研究结果验证了该方法的正确性和有效性。对于复杂的多跨桥梁的振型函数可以通过有限元方法求解然后通过插值函数得到,该方法不仅适用于单跨简支梁,也适用于多跨连续梁桥车桥耦合振动问题的求解,具有过程简单,编程方便,计算速度快,且精度很高,特别适合于工程实际问题的计算。