Low cost carriers in China: passenger segmentation,controllability, and airline selection

Transportation - China’s low-cost carriers (LCCs) are poised for fast growth, thanks to the changing competition dynamics and aviation policies in the domestic market. This new trend calls...     

航班快速恢复建模与仿真研究

随着民用航空的发展与竞争,航班延误不仅影响航空飞行的安全与正常,更与航空公司的运营效率、运营成本及乘客利益息息相关。针对某一恶劣天气影响,对某公司受影响航班进行重新调配,考虑到航班的备降、盘旋等待、延误、取消等多种状态,以总成本最小为目标函数,建立航班快速恢复模型,通过MATLAB运用遗传算法设计航班恢复算法进行求解,得出最经济的航班恢复方案。     

基于正面碰撞的客车备胎支架优化

为提高客车被动安全性,针对设计在客车底架前端的备胎支架,以某标准征求意见稿的相关要求,利用LS_DYNA对客车进行正面碰撞仿真模拟,评估备胎支架起到的被动安全作用,并提出优化方案.     

加强舰船辅助机电设备标准化工作的研究

文章分析了当前国内舰船辅助机电设备标准化工作的现状和存在的问题,为加强舰船辅助机电设备标准化工作提出了建议。     

内河船舶波浪载荷研究

利用内河波浪散布图和修订波浪谱对内河系列船舶进行了波浪载荷的计算预报,首次分析了内河船舶波浪载荷的规律和特点,并与俄罗斯内河登记局(RRR)和法国-德国船级社(B-G)的内河规范载荷对应的等效模数要求进行了比较分析。结合实船测试结果表明：波浪载荷变化规律与国外同类规范一致,预报波浪载荷水平与测试结果及国外同类规范要求相当。内河船舶波浪载荷预报应考虑航速和水深的影响,载荷预报结果可以作为制定内河波浪载荷公式的基础。     

双洞小净距隧道施工控制要点

在现行的隧道设计施工规范中,还没有明确规定小净距隧道的设计、施工规程.文章结合工程实例介绍了小净距隧道的开挖顺序和围岩支护加固方式,以及中央岩柱加固、监控量测等关键工序,对小净距隧道施工质量的控制作了初步探讨.     

跨越饮用水水源保护区桥梁环境风险预测分析

文章应用溢油扩散模型、漂移模型和粒子跟踪模型等数学模型,对跨越饮用水水源保护区桥梁的油品泄漏事故开展定量预测分析及情景模拟预测,提出了针对性的风险防范与应急措施,为跨越敏感水体桥梁的环境影响评价、环保措施设计和风险管理提供科学依据与技术参考。     

地面出入式盾构隧道稳定性控制措施有效性研究

文章以南京地面出入式盾构工程为背景,采用三维有限元模拟了地面出入式盾构隧道的整个施工过程,通过在模型中施加隧道内部压重与地表堆载,研究了两者对控制隧道上浮量、提高隧道稳定性的有效性。分析计算结果与现场监测数据表明:内部压重能够明显地提高隧道的稳定性,且效果比较明显;地表堆载也能在一定程度上减小隧道的上浮量,但其效果没有内部压重明显;施工中应结合现场实际条件,综合采用两者来实现最佳的稳定隧道效果。     

大跨浅埋公路隧道下穿既有建筑施工的沉降控制

厦门机场下穿34号楼隧道工程,隧顶到建筑结构底3 m,属浅埋大跨下穿既有建筑物连拱隧道工程.论文根据工程类比法,采用CRD法优化隧道施工步骤;借助数值分析方法,分析既有建筑的沉降规律,把握了CRD法重点施工步骤.根据现场实测及数值模拟结果,提出了超前注浆、地面硬化及补偿抬升注浆、洞内全断面帷幕注浆、大管棚超前支护等多种施工辅助措施.实践表明,施工过程中既有建筑结构沉降得到有效控制,最终沉降量小于40 mm.     

Hybrid model for prediction of bus arrival times at next station

Effective prediction of bus arrival times is important to advanced traveler information systems (ATIS). Here a hybrid model, based on support vector machine (SVM) and Kalman filtering technique, is presented to predict bus arrival times. In the model, the SVM model predicts the baseline travel times on the basic of historical trips occurring data at given time‐of‐day, weather conditions, route segment, the travel times on the current segment, and the latest travel times on the predicted segment; the Kalman filtering‐based dynamic algorithm uses the latest bus arrival information, together with estimated baseline travel times, to predict arrival times at the next point. The predicted bus arrival times are examined by data of bus no. 7 in a satellite town of Dalian in China. Results show that the hybrid model proposed in this paper is feasible and applicable in bus arrival time forecasting area, and generally provides better performance than artificial neural network (ANN)–based methods. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.