轻型载货汽车车外噪声分析与控制

用声强扫描法对国产某轻型载货汽车车外噪声源进行了识别,确定了其车外主要噪声源。开发了材料声学特性测量系统,并对多种车用吸声、隔声材料进行了测试与分析。根据被试轻型载货汽车车外主要噪声源的特性合理地选择吸声、隔声材料和噪声控制方案,对其进行了降噪处理。通过对降噪前、后该车车外噪声进行测试分析表明,采取降噪措施后,被试车辆车外动态加速噪声由84dB(A)下降到78dB(A),能够满足国家标准GB1495—2002对该类车辆车外动态加速噪声限值的要求。     

考虑楼板变形时框支剪力墙结构的框支层合理设计研究

将框支剪力墙结构沿竖向划分成为转换层上部剪力墙结构和转换层下部框架-剪力墙结构。对各部分结构假定质量刚度沿高度均匀分布,将楼板看成水平放置的深梁,并假定以剪切变形为主。根据平衡条件,列出微分方程组。采用相应的数学程序求解,得到结构水平侧移及各构件内力。通过对内力和侧移的双重控制,进行框支层的合理设计。     

流行性出血热患者尿中病毒抗原的观察

本文报道了采用ELISA双夹心法、ELISA阻断试验、沉淀试验、SPA协同凝集试验、补体结合试验检测流行出血热(EHF)患者尿中流行性出血热病毒(EHFV)抗原;并用免疫电镜观察了尿中流行性出血热病毒形态;用尿中流行性出血热病毒抗原免疫家兔观察了其免疫源性。实验表明:①用ELISA双夹心法检测EHF患者尿抗原,早期检出率高、重复性好、特异性强,较上述其它检测尿抗原的方法好。②上述多种方法均证明EHF患者尿中确有EHFV抗原排出。③该EHFV抗原还具有一定的免疫源性。提示:ELISA双夹心法适用于EHF临床诊断及流行病学调查。     

数据驱动跟驰模型综述

车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论 的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型 的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等 理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统 回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究 热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱 动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各 种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输 入、输出的3个问题：如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出 是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测 试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期 望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快 速发展。     

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.     

Assessing the representativeness of a smartphone-based household travel survey in Dar es Salaam,Tanzania

The household travel survey (HTS) finds itself in the midst of rapid technological change. Traditional methods are increasingly being sidelined by digital devices and computational power—for tracking movements, automatically detecting modes and activities, facilitating data collection, etc.. Smartphones have recently emerged as the latest technological enhancement. FMS is a smartphone-based prompted-recall HTS platform, consisting of an app for sensor data collection, a backend for data processing and inference, and a user interface for verification of inferences (e.g., modes, activities, times, etc.). FMS, has been deployed in several cities of the global north, including Singapore. This paper assesses the first use of FMS in a city of the global south, Dar es Salaam. FMS in Dar was implemented over a 1-month period, among 581 adults chosen from 300 randomly selected households. Individuals were provided phones with data plans and the FMS app preloaded. Verification of the collected data occurred every 3 days, via a phone interview. The experiment reveals various social and technical challenges. Models of individual likelihood to participate suggest little bias. Several socioeconomic and demographic characteristics apparently do influence, however, the number of days fully verified per individual. Similar apparent biases emerge when predicting the likelihood of a given day being verified. Some risk of non-random, non-response is, thus, evident.     

Skateboarding for transportation: exploring the factors behind an unconventional mode choice among university skateboard commuters

Transportation - Efforts to promote non-motorized, active transportation modes typically focus on walking and bicycling. However, other self-propelled devices such as skateboards, roller skates,...     

Mechanical Alloying of Ag-Cu Immiscible Alloy System

IntroductionMechanical alloying(MA)was originally de-veloped for the production of oxide dispersion-strengthened(ODS)super alloys[1].Since the suc-cessful preparation of Ni60Nb40metallic glass[2],this technique has been widely used to synthesisnew materials which are not accessible by tradi-tional melt metallurgy.A broad range of non-equi-librium phase transformation and chemical reac-tions have been observed in the process of MA in awide variety of systems including metal-metal,metal-oxid…     

5%香芹酚对辣椒白粉病的防治效果

白粉病是辣椒生产上的一种常见病害,寻求一种生物农药替代化学农药防治白粉病,可有效解决化学农药残留及抗药性问题。该试验使用纯植物源生物农药5%香芹酚水剂500倍液、800倍液、戊唑醇2 000倍液和清水对照进行防治辣椒白粉病的田间药效试验,试验结果表明:5%香芹酚水剂500倍液、800倍液和430g/L戊唑醇SC2000倍液的防效分别为89.93%、78.11%和91.27%,5%香芹酚水剂500倍液和戊唑醇2 000倍液差异不显著,且5%香芹酚水剂500倍液可增产18.08%,优于戊唑醇2 000倍液。因此,生产上可使用5%香芹酚水剂500倍液防治辣椒白粉病,减少化学农药的使用量,解决农药残留问题,提高辣椒的品质和产量。     

基于强化学习的平行航班动态定价

由于平行航班之间的竞争越来越激烈,为提高航空公司收益,对机票销售系统中的航班和旅客分别建模。将航班的动态定价问题建模成马尔可夫博弈过程,对混合类型旅客建立Logit选择模型。利用多Agent的强化学习算法对实例进行求解,结果表明WoLF-PHC算法收敛所需迭代的次数大于Nash-Q算法,但在计算速度上WoLF-PHC算法优势明显,且具有较强的适应能力。此外,航空机票的定价策略与其他易逝品有所不同,整体呈现上升趋势。而旅客环境参数的变化,也会影响定价策略。基于WoLF-PHC算法得到的定价策略对于收益提升具有积极作用。