用桩加固浅基础的力学模型研究

对用桩加固既有铁路桥梁中浅基础常用计算方法进行比较,认为此类结构应考虑承台结构的变形,并提出了合乎实际情况的力学模型。实例计算与比较分析结果表明,由于用桩加固浅基础时其承台结构的特殊性,竖向荷载对桩身弯矩有较大影响。此外,给出了考虑承台变形和竖向荷载的影响时,浅基础用桩加固的力学模型计算公式。     

重庆轻轨较新线二期工程简支PC轨道梁设计

该文介绍了重庆轻轨较新线二期工程简支PC轨道梁设计情况,并与一期工程的设计进行了比较,对轨道梁的设计思路进行了探讨。     

深圳市智能交通系统建设综述

伴随着计算机、通信、信息等技术的迅速发展,智能交通系统(ITS)已经成为世界上公认的解决当前日益复杂的交通问题的一种手段.我国许多大城市在解决城市交通问题时,重视并着手进行了ITS建设.从ITS的概念出发,简要介绍了国内外ITS建设的历程及发展趋势.以深圳市为背景,提出ITS建设指导思想与建设目标,以及在此目标下ITS建设需求与用户分析.重点阐述了深圳市ITS建设的体系框架和功能分解,提出适合深圳市ITS建设的"4 1"体系框架、八大任务包以及34个建设子系统.最后总结了ITS相应的实施计划、推进策略与保障措施.     

发动机系统可靠性分析与评估

针对发动机试验昂贵以及试验条件无法真实再现发动机使用环境的情况,提出利用“三包”信息作为评估发动机使用可靠性的数据源。以发动机完整数据服从的NHPP模型为基础,结合“三包”信息普遍存在的删失现象,提出新模型;该模型既适用于完整数据,也适用于删失数据。实例证明,利用该模型计算的参数与实际统计结果的误差小于2%,最后评估得到发动机的可靠性水平。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究

合理预测货运量是铁路部门制定列车开行方案及组织管理的基础,在类似突发疫情这种极端事件时,准确预测铁路货运量的数据与变化趋势对铁路工作的开展有重要的参考意义.建立ARIMA模型,利用2010年1月—2020年1月的铁路货运量正常数据与疫情突发后2020年2月的异常数据,对2020年3—10月的铁路货运量进行预测.结果表明...     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

船闸运行状态下闸门及支承运转件敏感区应力关系研究

支承运转件(顶枢、底枢、蘑菇头等)是船闸闸门的重要组成部分,也是闸门系统的典型薄弱部位,频繁的闸门启闭及水流紊动等情况会令支承运转件出现磨损、卡阻等运行故障,由于部分支承运转件处于水下隐蔽位置,通过现有直接检测方法难以评估其受力特性及磨损程度,研究闸门及支承运转件敏感区的应力关系对支承运转件的运行安全具有重要意义.为此...     

基于改进委托-代理模型的船舶碳减排政府激励效用建模与分析

目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明：最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳...     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...