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981.
弃渣场常见于基础设施的建设过程中,影响其边坡稳定的因素众多,其中坡面凹凸形态、滑体端部效应以及坡体走向等空间效应因素对边坡稳定性的影响尤为显著. 为了研究坡体走向对边坡稳定性的影响,针对走向为折线形(弃渣场上下区域走向存在夹角)的某核电厂弃渣场,探讨了其边坡稳定性分析方法. 通过现场地质调查和区域划分,借助ANSYS建立三维模型,利用FLAC3D强度折减法分析稳定性和潜在破坏机制,以此研究弃渣场走向夹角对其潜在破坏机制的影响,最后提出考虑走向夹角因素的不平衡推力法,并展开走向夹角和边坡倾角对弃渣场边坡稳定性影响的分析. 研究结果表明:走向夹角影响弃渣场边坡应力场的分布形式和力的传递能力,走向夹角越大其稳定性越好,走向夹角超过60° 时边坡安全系数明显提高;坡顶区域倾角越大,坡脚区域倾角越小时,其安全系数提升幅度随走向夹角的增大而显著提高. 研究成果可为类似折线形走向边坡的稳定性分析和治理设计提供参考. 相似文献
982.
通过应用累积前景理论分析用户出行行为,建立拥堵收费及其返还的优化模 型,得到了不同需求分布均值下的最优收费和最优票价折扣费率,用算例验证了模型的 有效性,并对比了无补贴无收费、有收费无补贴、有补贴无收费及有补贴有收费4 种情况 的系统总成本,以及有补贴有收费情况下相对于无补贴无收费情况,政府和用户节省的 总成本费用.结果表明,模型与实际现象是吻合的,实施拥堵收费和补贴政策可以有效减 少系统总成本,节省政府财政支出和公交车用户的费用成本,而且恰当的设置拥堵收费 和票价折扣费率将有效引导人们更多的选择公共交通出行. 相似文献
983.
984.
985.
986.
针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间. 相似文献
987.
为了评估高速列车服役性态问题,提出基于多重分形与支持向量机(SVM)的高速列车状态识别新方法.该方法计算了高速列车振动信号的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱宽度、分形维数差和谱偏斜度作为高速列车状态的特征,使用支持向量机来对高速列车状态进行识别.获取了某型列车的正常状态、抗蛇行减震器失效、空簧失效3种典型的多重分形特征,训练了不同速度下的SVM和单一速度为160 km/h的SVM,并进行了工况识别实验.所提方法对高速列车的状态识别率大于88.8%,表明了该方法的有效性. 相似文献
988.
为获取专用的绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)模型,实现IGBT电路的针对性优化,在Hefner模型的基础上,对IGBT的开通和关断状态进行了机理建模,并重点分析了其暂态过程.在此基础上,提出了基于神经网络优化算法对模型参数进行辨识的方法,获得了单个IGBT元件的机理模型.以一个FGA25N120型的IGBT为例,进行了仿真和实验研究,通过仿真与实验结果的对比,拟合优度达0.9,验证了本文所提机理模型的正确性及基于神经网络辨识所得参数的精确性. 相似文献
989.
本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性. 相似文献
990.
随着交通拥堵状况日益显著,整体交通安全性下降,交通事故率逐渐增大.基于提高驾驶安全性考虑,细化元胞长度,引入被广泛证明在描述车辆驾驶行为方面具有很高精度的Gipps 安全距离规则,对NaSch模型进行改进,提出一个新的基于安全距离的元胞自动机交通流模型.采用实测数据对模型进行标定和评估,进一步对模型进行数值模拟分析.模型评估结果显示,新建立的模型相对NaSch 模型精度更高.数值模拟结果表明,改进模型能够很好地表现交通流特性,再现实际交通中的自由流、同步流及拥堵流等交通现象.此外,还发现驾驶员对前车最大减速度估计过高时,会导致道路通行能力下降,而驾驶员对自身车辆最大减速度估计过高时,会在一定程度上增大道路的通行能力,但是很可能会造成不安全的驾驶行为,增加了事故率. 相似文献