基于文本挖掘的交通运输学科研究热点与趋势分析—— 以中文期刊为例

为进一步了解我国交通运输工程学科研究热点及趋势,基于R语言工具利用文本挖掘方法对6种权威中文学术期刊2014—2018年刊载的3197篇文献进行分析,在分词结果基础上统计高频关键词词频,使用词频分析法进行总词频分析,按照研究内容和属性差异将高频关键词划分至16种研究主题类型,统计各研究主题年度总词频并进行标准化处理,根据词频标准化Z值分析各研究主题在2014—2018年间的热度变化趋势,按照趋势划分为5种类型,包括增长型、下降型和稳定型等,并利用词云图和热图将文本挖掘结果可视化.研究结果表明,路基、路面领域的研究热度要高于交通安全和交通工程等;路面材料中以沥青及其混合料热度最高;路基研究侧重于特殊地质条件下路基的稳定性及其处治方法;交通安全和交通工程等领域对人的因素和交叉口关注度最高.此外,作为研究手段或者研究成果,各类物理模型和数学模型在交通运输工程各研究领域都得到了广泛的应用,在所有关键词中"模型"的总词频最高.     

高速公路运行速度与交通安全关系研究

从运行速度的角度对高速公路的交通安全性开展评价研究,通过对高速公路运行速度、大小车运行速度差的调查,采用非线性回归方法分别建立了设计速度为120 km/h和80 km/h时,运行速度与百万车公里伤亡事故率的关系模型以及大小车运行速度差与百万车公里伤亡事故率的关系模型,为不同设计速度下的高速公路限速值的确定以及降低高速公路事故的严重程度奠定了基础.     

国外舰船生命力评估与损管技术发展现状综述

舰船生命力及损害管制是舰船战斗力发挥的重要保障,生命力评估与损管决策技术已成为国际上研究的热点问题。特别是近年来,国外海军取得了一系列研究成果。然而,生命力评估与损管决策技术是一门交叉学科,仍然具有广阔的发展空间。针对该领域的研究现状,重点分析了国外生命力评估系统的开发现状、智能损管辅助决策与损管监控技术的发展趋势以及管网智能重构技术的研究成果。     

城市轨道交通轨道检测系统关键设备研制及应用

为了探索一种可应用于城市轨道交通运营列车组的轨道检测方法,基于ARM微处理器和现场可编程门阵列(FPGA)设计搭载式轨道检测系统。分析了搭载式轨道检测系统的总体架构和数据处理印刷电路板的设计过程,并对系统的核心部件嵌入式微处理板卡进行了重点探讨,该板卡可实现小型化、低功率、多样化数据集成。对该系统进行了动态试验验证,试验结果说明该系统在准确性、重复性、一致性等方面都满足标准要求。搭载式轨道检测系统可安装于城市轨道交通运营列车上进行实时检测,大大提高了轨道检测的效率和实时性,可有效指导线路养护维修工作,且该系统不必占用专门检测车资源,具有良好的经济效益。     

南疆铁路改良盐渍土无侧限抗压强度试验研究

针对南疆铁路路基盐渍土病害特点,从工程应用角度出发,利用氯化钙、水泥、消石灰和粉煤灰对盐渍土进行改良,系统研究了不同改良方案、龄期、浸水饱和、冻融及冻融循环次数、压实系数等因素对改良盐渍土无侧限抗压强度的影响,比较了不同改良盐渍土的强度破坏特征.试验结果表明:南疆铁路路基填料适合用水泥、石灰和粉煤灰来改良,强度满足规范要求,在现场试验段也得到验证.     

公路双连拱隧道结构设置研究

应用有限单元法,讨论了设置双连拱结构所要求的两洞间距上限值;并研究了不同围岩情况下双连拱隧道的力学特性,得出了一些对工程设计有用的结论。     

基于加铺层疲劳性能的聚酯玻纤布合理铺设宽度研究

聚酯玻纤布的铺设宽度对沥青加铺层的疲劳性能和工程经济性有重要影响。以沥青加铺层疲劳性能为控制指标,提出了满足加铺层疲劳性能要求的聚酯玻纤布合理铺设宽度设计方法;结合重庆成渝高速公路沥青加铺改造工程,进行聚酯玻纤布铺设宽度设计,确定了聚酯玻纤布的合理铺设宽度。     

高速公路汽车追尾模型

应用自适应神经模糊推理系统,以两车车速差、跟随车的车速、行车间距为输入量,两车的追尾概率为输出量,建立了高速公路汽车追尾的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)概率模型,计算出在不同车速差和行车间距时的高速公路汽车追尾概率.该概率模型为高速公路汽车追尾建模提供了一种新思路,对模型进行实时校正后用于追尾预测,对避免高速公路汽车追尾具有指导意义.     

城市轨道交通车辆检修与运用的关系研究

城市轨道交通线路车辆由运用车、检修车和备用车组成,通过研究城市轨道交通车辆检修与运用的关系问题,合理排布列车的维修运用计划,给出每列车适宜的日运行计划,优化检修车和备用车的配置数量.以列车每日运行需求、检修计划为约束条件,建立车辆运用计划模型,并以某城市轨道交通线路为案例,运用mathmatica计算,对比月修、架修、大修时列车的每日运行计划,优化每日列车开行次数,准确得到列车的到达检修时间及周期,从而避免大量列车同时到达检修周期.研究结果有助于解决列车的欠(过)修问题,使列车运用更加合理,为未来智慧化轨道交通的列车排布打下基础.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.