浅析超载对路面结构的影响

在对广东省某五条高速公路(S01、S02、S03、S04、S05)进行交通量和交通轴载调查的基础上,分别计算了水泥混凝土路面和沥青路面应力应变,并对路面结构进行了验算,分析了超载对路面结构的影响,发现超载对水泥混凝土路面的疲劳破坏作用远大于沥青路面。     

桥梁结构钢裂纹塑性区的研究及应用

为了研究裂纹塑性对裂纹扩展的影响,利用工程简化算法、应力函数法、扩展有限元法对桥梁钢裂尖塑性区的尺寸和形状分别进行了计算;由于平面应力和平面应变情况下尾迹场循环塑性的特性不同,利用不连续扩展有限元对两种情况下尾迹场的循环塑性和塑性累积进行了模拟分析,探讨了裂尖塑性区、循环塑性区的形成和尾迹场产生压应力的机理.研究结果表明:裂尖塑性区尺寸与应力水平（名义应力与屈服极限的比值）的平方成正比,当应力水平大于0.4时,裂尖塑性区尺寸需要考虑应力水平的影响;裂尖塑性区的形状以蝶形向前伸展,使裂纹尾迹场免受裂尖高应力场的拉伸作用,有利于裂纹闭合;裂尖塑性区存在材料的逆向流动,在循环塑性区裂纹表面的塑性累积产生压应力效应有利于裂纹提前闭合,这种塑性诱发的裂纹提前闭合对研究变幅加载、过载引起的裂纹扩展滞后有重要意义.      

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

组合加固足尺预应力混凝土空心板梁抗弯性能

对3片足尺预应力混凝土空心板梁进行抗弯性能试验, 其中1片足尺梁不进行加固, 2片分别采用钢板-混凝土组合加固和钢板-预应力混凝土组合加固, 分析了试验梁主要部位的应变、滑移、裂缝分布、承载力、刚度和延性; 基于试验梁塑性破坏机理, 并考虑二次受力的影响, 推导了足尺试验梁的抗弯极限承载力计算公式。试验结果表明: 加固后试验梁的破坏形态表现为塑性弯曲破坏, 跨中横截面变形符合平截面假定; 组合加固钢板与新混凝土之间以及加固部分与原结构之间相对滑移小于0.05mm, 因此, 加固后试验梁各部分协同工作性能较好; 与未加固梁相比, 钢板-混凝土组合加固试验梁抗弯极限承载力提高了1.08倍, 钢板-预应力混凝土组合加固试验梁抗弯极限承载力提高了1.43倍, 因此, 组合加固能显著提高试验梁的极限承载力; 与未加固梁相比, 2片加固试验梁的延性系数均提高了21%, 当试验荷载为200kN时, 2片加固试验梁刚度分别提高了1.55、3.07倍, 因此, 组合加固能显著提高试验梁的刚度和延性; 与钢板-混凝土组合加固技术相比, 钢板-预应力混凝土组合加固技术对试验梁在使用阶段的承载性能和刚度的提高更加明显; 2片加固试验梁抗弯极限承载力的计算值与试验值的比值分别为0.94和0.96, 因此, 抗弯极限承载力计算公式计算精度较高, 可用于钢板-混凝土组合加固预应力混凝土空心板梁的抗弯承载性能计算与分析。     

基于遗传混合算法的二维耦合颤振方法

对于传统的二维二自由度耦合颤振分步分析解法,创新性地将颤振分析转变为关于求解系统振动频率的非线性方程组问题.基于数值分析理论,引入如拟牛顿法等超线性收敛的数值迭代解法,研究了该类方法在数值迭代时的局部收敛性、初始值依赖性等问题.为规避上述风险发生在颤振分析中,将具有全局搜索优势的遗传算法应用于二维二自由度耦合颤振分析,结合最优算法L-M算法进行局部收敛修正,提出了基于遗传混合算法的分析方法.算例分析结果表明:在各个检测风速节点处,两种方法下的系统振动圆频率和系统牵连阻尼比计算误差都低于0.1‰,结果几乎一致;所建立的新分析方法思路清晰,求得颤振临界风速与传统方法完全一致,说明新的计算流程可行且计算结果准确;与传统方法相比,基于遗传混合算法的颤振方法每步求解过程无需初值的自选取,具有无条件收敛的优点.      

基床翻浆冒泥土的物理力学性质

随着列车提速和轴重大幅增加,基床出现翻浆冒泥病害的几率加大.为了进一步研究翻浆冒泥发生机理和探究其发生条件,系统研究了60多组翻浆冒泥实例,分析了翻浆冒泥土的颗粒组成、可塑性指标、渗透性及矿物成分等物理力学性质.研究结果表明:翻浆冒泥土中,绝大部分黏粒含量大于20%、粉粒含量大于20%,黏粒含量大于30%和粉粒含量大于40%的土所占数量最多;翻浆冒泥土中粉粒的含量一般要高于黏粒含量;翻浆冒泥土（主要包括砂黏土、粉质黏土、黏土和部分低液限粉质黏土）液限大于23%,塑性指数大于6.5;翻浆冒泥土渗透系数小于1.0×10-5 m/s;翻浆冒泥土的渗透系数与细颗粒含量之间存在较好的负指数关系.      

Structural Optimization of Hatch Cover Based on Bi-directional Evolutionary Structure Optimization and Surrogate Model Method

Weight reduction has attracted much attention among ship designers and ship owners. In the present work, based on an improved bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method and surrogate model method, we propose a hybrid optimization method for the structural design optimization of beam-plate structures, which covers three optimization levels: dimension optimization, topology optimization and section optimization. The objective of the proposed optimization method is to minimize the weight of design object under a group of constraints. The kernel optimization procedure (KOP) uses BESO to obtain the optimal topology from a ground structure. To deal with beam-plate structures, the traditional BESO method is improved by using cubic box as the unit cell instead of solid unit to construct periodic lattice structure. In the first optimization level, a series of ground structures are generated based on different dimensional parameter combinations, the KOP is performed to all the ground structures, the response surface model of optimal objective values and dimension parameters is created, and then the optimal dimension parameters can be obtained. In the second optimization level, the optimal topology is obtained by using the KOP according to the optimal dimension parameters. In the third optimization level, response surface method (RSM) is used to determine the section parameters. The proposed method is applied to a hatch cover structure design. The locations and shapes of all the structural members are determined from an oversized ground structure. The results show that the proposed method leads to a greater weight saving, compared with the original design and genetic algorithm (GA) based optimization results.