集料比表面积计算方法探讨

集料比表面积的计算在工程中非常重要,但是规范中只是针对4．75mm以下的颗粒进行了明确的规定。鉴于此．对沥青混合料的理论进行延伸以求较大尺寸颗粒的比表面积,对于实际工程具有十分重要的参考价值。     

浅议高速公路沥青混凝土桥面排水的设计与施工

高速公路通车运营后产生的桥面损坏是沥青路面早期损坏的现象之一,结合沥青混凝土桥面施工过程中所取得的部分经验与教训,从设计和施工角度对沥青混凝土桥面结构排水、防水提出了一些方法和措施,以期提高沥青混凝土桥面的耐久性。     

具有反应扩散的神经网络的稳定性分析

通过构造适当的平均Luapunov函数，利用M矩阵理论，研究了一类具有反应扩散的Hopfield神经网络的全局稳定性．在放松神经网络的激活函数的有界性、单调递增性和可微性的条件下，得到了神经网络的全局渐近稳定的条件．这些条件适合于神经网络的关联矩阵为对称或非对称矩阵、激活函数为非单调的情况．     

线接触零件磨损仿真的温度研究

磨损是摩擦学研究中的重要领域之一．然而，现行的磨损研究方法普遍采用大量的模拟试验来进行经验性的探索．而且，在磨损量计算中只考虑压力的影响．在考虑压力对磨损影响的同时，加入了温度影响因素，利用仿真技术对磨损量进行计算机模拟，提出了线接触零件磨损的数值仿真通用模型．对后续线接触零件磨损仿真的研究具有很大的指导意义．     

复兴东路隧道工程浦东岸边段深基坑开挖同步监测设计及信息化施工效果分析

针对上海复兴东路隧道工程浦东工作井和暗埋段深基坑的特征,提出了基坑开挖同步监测设计方案,信息化施工效果分析表明,该监测方案是可行的。通过监测信息反馈,及时进行施工工序和施工参数调整,取得了较好的经济效益和社会效益。     

机场净空区范围确定方法

为了解决城乡建设和机场净空保护之间的矛盾,分析了气象条件、导航设备、起落航线和飞行技术对机场净空区范围的影响.应用飞行航线理论知识,综合考虑各种影响因素,对机场净空区的组成和范围进行了修改:增加升降带的规定,修改端净空区扩散率为15%,端净空区宽度由2 km增大为3 km,将二与三、四级机场的净空区范围分别减小到50%和60%.结果表明现行的机场净空规定既能保证飞行安全,又为城乡建设发展提供了更大的空间,是可行的.     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型: 统计预测算法和人工神经网络模型。对其中各种模型的特征进行了比较, 将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF) 神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型, 应用于一个真实路网的短期流量预测, 比较了各模型的预测结果。结果表明, 组合神经网络模型预测误差最小, 可靠性最高, 是一种对短期交通流预测的有效方法。     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.