基于延迟脱体涡算法高速列车通过隧道时的绕流特性

基于延迟脱体涡算法和滑移网格技术,建立CRH380A型列车的含有转向架的三维可压缩瞬态仿真模型,模拟研究高速列车气动力、速度场和表面压力这3大绕流特性的变化规律。结果表明:延迟脱体涡算法能较好地捕捉列车通过隧道时的气动特性;当列车头部刚驶入隧道时,气动阻力迅速升高并在车头完全进入隧道时达到最大值,列车下方2侧的速度纵向分量会急剧增加,位于靠近设备舱位置的速度纵向分量会显著降低;当尾车刚驶入隧道时,隧道内壁与列车侧面之间的流场会出现回流区;当尾车全部刚驶入隧道时,气动升力和侧向力骤然增加;当列车全部驶入隧道后,气动力的波动幅值均明显升高;列车通过隧道过程中,列车侧面压力整体上呈现先增后减、最后维持周期性波动的趋势,处于尾流区的车尾部位具有更强烈的波动特征;列车裙板和车底的表面压力整体上均呈先减后增、最后维持在较高幅值波动的趋势,对列车相关结构的疲劳强度产生不利影响。     

盾构静-动态泥浆渗滤成膜及支护效率控制方法

近年来，泥水盾构在越江跨海隧道中被广泛应用，隧道开挖面“泥浆-土水”相互平衡作用是工程安全的关键。盾构泥浆能否成膜、动态掘进泥膜是否存在、动态泥膜如何发挥支护作用等问题受到广泛关注，理清这些问题是保障开挖面稳定的基础。对此，基于多相流理论提出了泥浆“渗滤-成膜-生长”瞬态力学模型，探明了泥浆的流体特性和地层的水力传导性质的时空变化规律，揭示了盾构停机静态成膜和掘进动态成膜机制，并通过静、动态成膜2个实例计算验证了理论方法的适用性。研究结果表明：盾构静态停机状态下通常为全断面泥膜，泥浆以面力形式进行支护，盾构掘进时表现为动态局部泥膜，泥浆压力可较长距离前向传递，以渗透力的形式发挥作用；盾构掘进时开挖面泥膜分布为多辐扇形的局部泥膜，可分为泥膜渐变区和无泥膜区，无泥膜区域靠近先行刀臂，随着刀盘转速的增加，泥膜的厚度和泥膜面积逐渐减小；实际工程中，可以从泥浆材料和掘进参数两方面提升泥浆的支护作用，一方面根据地层-泥浆粒径比和泥浆黏度双控指标进行泥浆配置，另一方面宜降低盾构刀盘转速，同时适当增加掘进速度，充分发挥局部泥膜的支护作用，提高泥浆的支护效率和开挖面的稳定性。研究成果对泥水盾构施工安全有一定的指导意义。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

复杂水域船舶进出港全过程仿真建模方法

本文对比分析了国内外应用各种建模方法在船舶通航研究中的优缺点,提出了一种基于多智能体信息交互的港口运营系统仿真建模方法,旨在拟实反映复杂水域船舶进出港的全过程。结合多智能体系统仿真理论、离散事件仿真理论与多元数据统计分析方法,实现了对复杂水域船舶进出港全年全过程的精细化仿真,并系统总结了可通过建模解决的关键研究问题。     

潜射高速航行体动力学模拟研究

为了更好地明确潜射高速航行体的动力学参数,进行基于混合数学模型的潜射高速航行体动力学模拟研究。构建潜射高速航行体动力学的混合数学模型,对潜射高速航行体外围流体的模拟动力学数据进行分析,得到阻力关系参量。获取潜射高速航行体在非线性动力空间中的动力学控制参量,结合所获得的参量对潜射高速航行体进行动力学模拟计算。通过实验方式对研究获得的动力学参数准确性进行验证,从而证明研究的科学性与有效性。     

基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一，愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类，且随着交通大数据的不断充实，基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而，现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计，缺乏对智能体结构的探讨；同时，在多路口协同方面多采用分布式策略， 忽略了智能体之间信息交互，无法保障区域层面的整体最优性。为此，本文以干线信号为对象， 构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先，针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性，设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型，并优化状态空间和回报函数，界定单路口控制的最佳方案；其次，融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法，在单路口分布式控制的基础上，设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型，实现干线多信号的协同运行。最后，搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明：新方法与独立优化和分布式协同相比，在支路交通流基本不受影响的前提下， 干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%，具有更好的控制效果。     

动车组运行途中登顶处置方案研究

分析研究高铁动车组在运行途中发生需登顶处置的作业流程,提出改进的处置方案。该方案从动车组放电方式、安全信息确认和工具备品准备等方面进行了流程优化。经现场演练验证,优化后的方案在保证随车机械师人身安全的前提下,显著提高了登顶应急处置效率。     

山地城市支路有效间距研究

合理控制支路系统的规划指标对于畅通城市交通微循环、完善道路网系统具有重要作用.山地城市道路非直线系数往往较大,且干路沿线交叉口多采用右进右出的控制方式,导致路网容量、转向比例等指标不能客观地反映出行者到达目的地的便捷程度.针对山地城市支路建设的特点,提出有效间距的概念,构建能够综合反映交叉口转向、路段绕行和小区内部步行时间的道路网连通效率指标,并通过模拟分析得到支路有效间距的最优值.研究结果表明:支路有效间距宜控制在200 m以内,且最优指标值随着步行速度的增加而单调上升;当支路非直线系数增大时,提高交叉口密度有助于保障道路网络的连通效率.