基于港珠澳大桥的桥梁强国建设路径

介绍了港珠澳大桥的建设背景、目标、桥梁结构和景观文化设计方案;总结了港珠澳大桥建设成就及经验;概述了基于"大型化、工厂化、标准化、装配化"建设理念的桥梁工程新材料、新结构、新技术、新工艺、新设备等的创新成果;提出了在建设交通强国时代背景下,我国桥梁强国建设的高质量发展理念、工业化技术路径及建设要点、体制机制创新途径.     

高速公路改扩建期间强制变道行为驾驶模拟的有效性研究

为了验证驾驶模拟技术应用于高速公路改扩建期间施工路段强制变道行为分析的有效性,开展了实车驾驶和驾驶模拟2种实验.首先,采集车辆的速度和位置信息,计算了强制变道的断面车速v、特征断面间距Δd和特征断面时距Δt等行为指标;然后,分别采用非参数统计方法与回归模型来检验各行为指标的绝对有效性与相对有效性.结果表明:驾驶模拟技术能有效地应用于高速公路改扩建期间强制变道行为分析;变道开始断面的车速、越线点与施工路段起点之间的间距和时距、变道结束点与施工路段起点之间的间距和时距均显示出驾驶人在驾驶模拟环境中具有更激进的驾驶行为.     

城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法

在轨道交通网络化运营条件下，针对高峰期车站拥挤问题，综合考虑站外到达乘客的持续 性到达特征和换入客流的脉冲性到达特征，研究换入客流影响下的列车时刻表与客流控制问题。 具体的，以最小化乘车延误人数为目标，考虑乘客换乘约束、列车容量约束等，构建城轨列车时刻 表与客流控制协同优化非线性规划模型，并引入0-1决策变量将其转化为整数线性规划模型。为 验证模型有效性，以某轨道交通线路实际运营数据为背景，借助优化求解器CPLEX对模型进行求 解。结果表明，本文所提方法具有良好的优化效果和计算效率，与优化前相比，乘车延误人数可显 著降低；与仅优化列车时刻表方案相比，协同优化方法可使乘车延误人数减少17.69%，可有效提升 轨道交通的服务水平，为城市轨道交通系统高质量运营提供一定的理论支撑。     

面向AUV自主回收的拖曳装置水动力特性研究

本文根据无人水面艇(USV)回收自主水下机器人AUV需求,设计了一款V型拖曳装置(V型翼)。通过STAR-CCM+流体仿真分析软件,在航速3 kn情况下,采用空间拘束法求解了V型翼的部分水动力系数,建立了V型翼水动力模型,并进行运动稳定性分析。外场试验数据分析结果显示,稳定拖曳状态下,舵角和V型翼纵倾角具有响应关系,对其进行公式推导,将计算值与实测数据进行对比,两者吻合程度较好。     

加快推进我国交通一体化发展的建议

本文首先提出推进我国交通一体化发展既是必然选择,也具备较好基础,其次分析目前我国交通一体化发展不足的主要制约因素,提出我国交通一体化的内涵和目标,并从基础设施一体化、客运服务一体化、货运服务一体化、天地一体的交通通信和信息支撑保障体系、区域交通一体化几个方面提出推进我国交通一体化的发展重点。     

基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案

图像获取和存储技术的进步可以获得包含大量有用信息的图像数据,在传统的图像分类和检索方案中,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔,导致图像的分类和检索效果不佳.针对该问题,提出了一种基于SVM相关反馈的图像分类和检索方案.该方案通过缩窄图像的领域,利用机器学习方法建立图像类的模型,并使用一种优化的SVM相关反馈图像检索方法学习图像的类别,将学习到的模型用于图像的分类和检索.实验结果表明,此方案能够高效的检索出较多相关图像,并对其进行有效分类.     

不确定强对流天气下动态改航路径规划

为了解决对流云团状态不确定条件下的改航路径规划问题,利用云团预测状态的不确定性测度和外推位置随机误差建立多雷暴云团的状态转移矩阵,用于预测改航路径规划网络的时变阻滞状态.以期望改航代价最小为优化目标,以航段连续性和最大穿越风险代价为约束条件,建立了动态改航路径规划模型.针对确定性和不确定性两种天气场景的16种初始状态,采用遗传算法对模型进行求解,结果表明,通过预测云团状态的不确定变化,改航路径能策略性地选择穿越初始状态不可航云团或绕飞初始状态可航云团.与确定性改航策略相比,绕飞距离减少了40%,穿越云团次数减少了30.8%,改航路径的安全性和经济性均得到有效改善.     

铁路局现在车查询分析系统的设计与实现

铁路局现在车查询分析系统,能够辅助调度员实时准确掌握管内车辆的位置、数量、作业状态,监控车站作业过程,及时发现运输生产中存在的问题.本文重点介绍了该系统的数据库设计、功能设计以及关键实现技术.     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型.通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析.研究结果表明:新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义.