多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.      

基于失效概率法的桥梁地震风险评估

为了研究地震破坏下高速铁路连续梁桥发生破坏的可能性,根据地震风险性（risk）为地震危险性（hazard）与易损性（fragility）乘积的定义,基于失效概率法,对高速铁路连续梁桥地震风险评估方法进行了分析.通过条带法建立桥梁地震需求模型,基于可靠度函数获得桥梁地震易损性曲线,拟合得到桥梁易损性概率密度函数;根据桥址处地震危险性资料,推导桥址处地震加速度概率密度函数;通过地震加速度概率密度函数与桥梁结构易损性概率密度函数的数值积分,实现桥梁地震风险概率评估.以一座（32+48+32）m高速铁路连续梁桥为例系统演绎了失效概率法桥梁风险评估的实现过程.研究结果表明:当地震危险性资料缺乏或不足时可以通过地震烈度分布函数及其与地震峰值加速度之间的换算关系,推导和完善地震危险性分析资料;对于高速铁路（32+48+32）m连续梁桥100年设计期间内发生轻微损伤的概率为5.16%,发生中等损伤的概率为4.46%,桥梁受到轻微损伤和中等损伤风险概率接近,几乎不可能发生严重损伤和完全破坏.      

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.     

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.     

我国铁路集装箱多式联运现状与发展

集装箱多式联运是货物运输的重要形式.本文在分析铁路集装箱多式联运发展现状及其网络建设的基础上,从运输价格、运输时效、联运机制、联运设施等4个方面阐述我国铁路集装箱多式联运发展存在的问题及其成因,并从联运理念更新、市场化机制完善、定价机制改革、经营机制调整等4个方面提出推进铁路集装箱多式联运发展的建设机制与发展策略,最后从明确联运发展重点、多元化合作策略、多式联运组织与技术、服务产品定价策略、物流化发展等5个方面提出了我国铁路集装箱多式联运发展的对策与建议.     

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.      

海洋环境中复合桩基水平方向波浪荷载研究

为研究承台淹没深度及波浪入射角对桩-承台复合基础水平方向波浪荷载的影响,以平潭海峡公铁两用大桥某复合基础为研究对象,通过求解RANS方程（Reynolds-averaged Navier-Stokes equation）和k-ε湍流模型,借助FLOW-3D软件建立了波浪与复合基础相互作用的三维数值模型.研究了承台淹没深度及波浪入射角对复合基础水平方向波浪荷载的影响,并给出了不同波浪入射角下复合基础水平方向波浪荷载幅值随承台淹没深度的变化曲线.研究结果表明:承台位于波峰与波谷之间时,复合基础所受波浪荷载较大,承台淹没深度为1倍承台高度时波浪荷载达到峰值;当波浪入射角定义为承台长轴线与波浪传播方向之间夹角时,复合基础所受波浪荷载随着波浪入射角增大,当波浪入射角达到90°时,波浪荷载最大,其值约为波浪入射角为0°时的1.4倍左右.      

高速铁路施工进度数据图形化处理方法

为解决传统铁路建设管理中进度数据采集标准化低、过程复杂和数据粒度粗等问题,提出了一种图形化施工进度数据处理方法.首先,采用面向对象的方法对工点进行工程分解,从施工图中自动提取出设计参数;然后,利用Web GIS技术设计开发图形化的施工进度数据采集系统,实现了进度数据的图形化填报与审核;最后,通过对进度数据进行统计分析,实现了进度数据驱动工点BIM模型进行三维形象进度展示,并生成进度统计与预警报表.以阳大铁路工程为例开展试验研究,研究结果表明:图形化的施工进度数据很好地满足了工程承包、施工、监理和业主等单位对高铁建设进行协同管理的需要,显著提高了工程施工进度管理水平和效率,节省进度统计分析工作量70%.      

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性,以超宽带(UWB)为研究对象,研究了智能汽车两阶段UWB定位算法;分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源;建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法,在测距值筛选阶段,采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件,在加权位置解算过程中,根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标,以有效减小非视距、多径效应所带来的误差,通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差,并分别建立了静态补偿和运动补偿策略,以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差;在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境,对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较,分析基站数量对定位精度的影响;搭建实物UWB测试系统,对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿,并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明：东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m;补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹,东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m,均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见,提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求,具有高精度、低成本、稳定性好等优点。