桂林市交通事故原因分析及改善策略

针对桂林市道路交通安全形势严峻的问题,采崩系统工程的方法对桂林市交通事故多发现象进行因果关系分析。以此为基础,借鉴香港的道路交通经验,并结合桂林市的实际,提出桂林市道路交通安全改善策略。运用高科技提高道路监管水平;加强管理,提高汽车安全性能;提高道路规划设计水平,改善道路条件;创造交通安全文化,提高人们的道路交通安全意识。     

降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究

为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型.     

刺激犬体表感受器兴奋心脏表面神经元对心脏功能的影响

为了观察体表刺激对犬心脏表面神经元活动及对心脏功能的影响,定量敲击麻醉开胸犬的左胸壁、上腹壁,同步记录犬右心房神经节丛神经元内单位放电的频数及心脏变时、变力性反应。结果：敲击左胸壁、上腹壁均可使右心房神经节丛内神经元在１０ｓ内单位放电频数增加,同时伴有心率减慢和室心律失常。静脉注射普萘洛尔（１ｍｇ／ｋｇ）,可使刺激体表引起的室性心律失常反应减少。静脉注射阿托品（１ｍｇ／ｋｇ）使刺激体表引起的心率减慢反应未完全消除;心脏急性去神经支配后,敲击体表对引起神经元的放电频数和变时反应均无明显影响。本研究说明：敲击犬心前区和上腹壁可直接引起心脏表面神经节丛内的副交感神经元兴奋,窦房结自律性降低,引起负性频率作用;在此基础上刺激兴奋了心脏表面交感神经元可诱发室性心律失常。由于传入通路被切断影响上述反应,提示：接受刺激的体表感受器或神经纤维与心脏表面神经元之间存在着一定的联系。     

临近铁路既有线的深基坑施工方案优化研究

在临近既有铁路线进行基坑开挖施工时土体受到车辆荷载振动干扰大,受地域限制开挖坡度小,给施工造成极大困难,尤其深基坑开挖必须选择安全、经济、可行的防护方案。以新建哈尔滨西客运站工程既有线王岗砖厂左线大桥3#墩基坑开挖防护方案设计为例,对临近既有线深基坑开挖防护方案进行研究和优化。对优化防护方案进行了抗倾覆、抗隆起和桩嵌固深度检算。实践表明:3#深基坑防护方案实施效果良好,确保了既有京哈线的行车安全。     

网联车辆并线预测与巡航控制的研究

为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。     

表面选区强化对钢轨波磨处轮轨滚动接触行为的影响

层流等离子体表面强化技术可大幅提高钢轨表面的硬度和耐磨性。为了揭示强化处理对轮轨滚动接触行为的影响,建立同时考虑钢轨表面选区强化和短波波磨的三维轮轨瞬态滚动接触有限元模型,数值计算了车轮高速滚过一个波磨周期的轮轨力、接触斑黏滑分布和残余应力应变。对比发现:表面选区强化对轮轨力和接触斑黏滑分布的影响较小,不影响钢轨承载性能;对钢轨表面残余应力应变分布的影响明显,残余应力主要集中在屈服强度较高的强化斑内而残余应变主要集中在韧性较好的基体材料上,表面选区强化有效结合了强化斑和基体材料的力学性能,形成了一种强韧的良好匹配。结果可为现场生产服务提供一定的理论指导和应用参考。     

吹填层厚度对疏浚淤泥沉积特性影响的试验研究*

疏浚泥向堆场内吹填的过程中,宜分层进行,吹填厚度的选择直接影响疏浚泥在堆场内的沉积。利用不同高度的沉降柱,对同一含水率的泥浆进行沉积试验,研究泥浆高度对于泥浆沉积规律的影响。结果表明,在相同初始含水率情况下,较低的泥浆高度易于使泥浆发生固结沉降,泥浆高度较高则易于发生阻碍沉降;泥浆高度对于阻碍沉降模式下沉降速率的影响较小,沉降阶段持续时间与泥浆高度呈正相关;泥浆高度越高,沉积物平均含水率越小,且随着泥浆高度的增加,沉积物平均含水率趋于稳定。在本次研究范围内,当泥浆高度达到40 cm以上,沉降速率和沉积物含水率趋于稳定,沉降模式不再发生变化,泥浆高度对沉积规律的影响较小。     

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。     

复杂艰险山区高速铁路减灾选线设计研究

复杂艰险山区地质灾害问题十分突出,工程建设条件差,高速铁路线型标准高,适应地形及绕避不良地质的灵活性差。对于长达数百至上千公里的复杂艰险山区高速铁路带状工程,众多的地质灾害绕无可绕、避无可避时,只能避大就小,海量筛选技术可行、经济合理、风险可控的线路和工程方案。高效识别“长线路、宽廊道”范围地质灾害,量化百年服役期铁路工程安全风险,科学确定“宏观走向”“空间线位”“工程设置”等多层次风险调控举措,实现以“减灾”为核心的方案群多目标智能优化,是复杂艰险山区高速铁路成功修建与安全运营的关键。本文简介了复杂艰险山区高速铁路减灾选线设计成套技术,该技术以“一套减灾选线理论与方法”+“三大减灾选线支撑技术”为核心,成功突破了复杂艰险山区修建高速铁路的技术瓶颈,支撑了6300 km复杂艰险山区高速铁路的工程建设,指导了1.3万km高速铁路的勘察设计,并被其他陆地交通项目借鉴利用,在服务“交通强国”战略、“一带一路”建设中具有重大意义并具有广阔应用前景。