集装箱码头场桥调度优化模型研究

为提高码头堆场作业效率,研究了出口箱作业过程中的多场桥调度优化问题.结合岸桥作业子计划与堆场贝位箱量分布,以场桥在每个子任务中从堆场贝位提取的箱量以及场桥行驶路径为决策变量,建立目标为场桥作业贝位数最少及行驶路径最短的两阶段数学模型.从单场桥和双场桥作业的角度,设计算例利用CPLEX对模型进行求解,检验了模型的准确性,并与顺序作业法、贪婪作业法及遗传算法进行对比,结果表明:两阶段模型有效地减少了场桥移动距离.     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

门座式起重机驾驶室主动隔振仿真研究

门座式起重机驾驶室现在一般采用被动隔振技术,文中针对被动隔振技术低频特性较差的问题,提出了主动隔振技术在门座式起重机驾驶室的应用,并进行了研究。根据问题的数学描述和门座式起重机驾驶室力学模型的分析,提取了门座式起重机驾驶室的主动隔振数学模型,并根据X-LMS自适应算法利用MATLAB软件对算法进行验证。结果表明,门座式起重机驾驶室主动隔振技术实施的可行性与其对驾驶室低频振动的隔振有益效果。     

高速公路机电系统的现状与发展趋势

介绍了高速公路机电系统的现状、组成及各项目的功能,并对高速公路机电系统未来的发展趋势做了展望。     

基于状态空间神经网络的短期公交调度模型

本文从公交线路状态时空变化规律的角度出发,讨论了应用状态空间神经网络模型解决短期公交调度问题的方法。采用能描述实际公交线路状态（包括客流状态以及车辆运行速度等）的网络拓扑结构,结合前一时段的公交线路状态,预测下一时段的状态并选择与其相适应的调度方案。本文以南京市某公交线路的数据作为实例进行模型应用,与BP神经网络和AMRA模型的对比结果显示状态空间神经网络模型能在短期内更好地针对客流空间、时间变化对公交发车间隔进行调整,模型预测精度高,自适应性强,值得推广应用。     

基于SOA的协同设计网络性能优化

为了优化协同设计网络的服务性能,引入服务容器分层注册机制和基于服务质量(quality of service,QoS)的动态消息路由访问策略,提出了面向服务体系结构中的企业服务总线改进模型.该模型通过构建服务容器间的树形结构关系,用深度优先搜索法实现服务查找,将查找范围限定在以服务请求容器和服务注册容器为叶节点的最小子树,增强了局部注册访问性能,减少了中心总线的请求负荷和网络开销,并在QoS加权算法中综合当前测试数据和历史数据进行服务评估,以获取高质量的动态服务.应用实例表明:当并发访问量较大时,改进模型的平均响应时间比现有全局注册模式减少30%以上,并且在网络服务质量变差时能自动调整路由恢复到良好状态,提升了协同设计系统的效率.     

我国集装箱海铁联运保安工作的若干建议

介绍了集装箱海铁联运保安内涵,分析了国内外集装箱运输保安的发展概况,重点对我国集装箱海铁联运保安工作提出了几点建议.     

基于多因素神经网络模型的柴油机NO_x排放预测及试验研究

以发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度作为输入,NO_x排放质量流量为输出,优化隐层节点和迭代次数,并经过样本训练,构建了NO_x排放预测模型。结合台架试验数据,验证了模型的泛化能力,其预测值与试验值间误差小于1.5%。在此基础上,利用模型进一步分析了试验因素的重要度和试验控制性。结果表明:发动机转速、循环油耗、中冷后进气温度、排气背压对柴油机NO_x排放的影响相对较高;进气湿度控制范围过宽,对NO_x排放测试结果影响高于其他因素。     

新型带压浇筑隧道数字化衬砌台车研究与应用

为解决传统衬砌台车在隧道衬砌施工中存在的跑模、振捣强度大、搭接部易损坏等问题,以及减少衬砌空洞、裂缝、掉块等病害,通过引进装备设计和信息化设计的理念,结合传统施工工艺,研制了一款可带压浇筑的新型隧道数字化衬砌台车。该台车具有双浇筑技术、带压入模技术、高频振捣技术、软搭接技术以及数字化控制技术,并已在湖北罗家山隧道进行初次使用,取得了良好的施工效果。双浇筑系统将混凝土浇筑时间由12 h缩短至8 h,高频振捣使混凝土充分捣固,气泡数量明显减少,有效地解决了衬砌质量问题,降低了人员劳动强度。同时,信息集成传输系统的应用,一定程度上实现了衬砌施工的机械化、信息化和智能化。     

基于后悔理论的社交网络分享型交通信息的用户价值研究

以社交网络为平台的交通信息对出行者的决策有重要影响.为了研究社交网络分享型交通信息的用户价值,分析了社交网络中交通信息的产生与传播行为,并从信息行为的角度研究了社交网络中交通信息的特征.基于后悔理论建立了社交网络交通信息的用户价值评估模型,并给出出行者的路径选择效用以及交通信息的更新方法.在此基础上,从交通信息有效性与负效用的角度分析了社交网络交通信息的用户价值特征.基于不同的网络信息传播场景,对其中交通信息的用户价值进行了分析.结果表明,社交网络中的交通信息能够对出行者的决策起到辅助作用,在有效场景中出行者决策的后悔值降低了20%;但用户价值随其在社交网络中的持续传播而降低,且过度传播的交通信息将对出行者决策产生负效应.