基于粘聚力单元的平整冰与海洋桩柱结构相互作用机理研究

平整冰与海洋桩柱结构的相互作用问题十分复杂,往往涉及到海冰的破碎、失效和堆积等现象。平整冰破坏问题本质上是一个材料脆性破坏的问题,然而传统有限元方法的单元失效机制在处理该问题时有着很大的局限性,不能合理反映平整冰破碎后碎冰的变形和运动状态。因此,有必要发展现有仿真技术,建立合理的模型化方法来解决平整冰破坏相关关键问题。本文通过自定义海冰材料本构模拟海冰材料力学特性,并通过粘聚力单元模拟平整冰破坏时裂纹的产生和扩展,通过开展海洋桩柱结构与平整冰相互作用的仿真分析,分析平整冰在受桩柱作用时的破坏失效模式及两者的相互作用载荷,并与相关模型试验比较验证本文所提出方法的可靠性。研究表明,本文所采用的方法能够有效模拟平整冰在受桩柱作用时的挤压和弯曲破坏,同时能够较为准确地预报冰载荷。研究成果对于海洋桩柱结构冰载荷的预报和结构的设计具有重要的参考意义。     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

道路交通事故的时间分布

近年来我国交通基础设施的建设发展迅速,然而道路交通事故也在不断上升。根据2000年和2001年全国100多万起交通事故资料,采用χ2检验和系统聚类法对事故次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失的时间分布进行详细地分析,结果表明,事故的分布与时间有密切的关系。     

铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价

为了更好地促进绿色铁路建设,进而促进国家实现建设资源节约型环境友好型社会的目标,必须对施工阶段铁路的节地与土地资源保护措施进行评价。通过研究相关技术标准及铁路施工特点,建立一套完善的铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价指标体系。然后,利用三角模糊数层次分析法确定各指标权重,应用灰色聚类法确定评价指标体系的综合绿色等级。最后,结合实例证明三角模糊数层次法与灰色聚类法结合可以对铁路绿色施工节地与土地资源保护措施进行很好的评价,并能找出铁路施工阶段节地与土地资源保护的不足之处并进行改进。     

进出口货物品类结构与中欧班列运输组织相关性分析

中欧班列已成为我国与"一带一路"沿线国家经贸往来与物资交流的重要媒介,研究进出口货物品类结构与中欧班列运输组织间的关系,对于优化中欧班列的开行与货源组织显得尤为关键.在阐述中欧班列运营现状及货源结构的基础上,通过聚类分析法对进出口贸易结构进行分析,研究不同国家不同品类进出口货物的流量与流向,将其与中欧班列的运输组织现状...     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。     

基于IOWA算子的地铁车站深基坑施工安全综合评价

为解决地铁深基坑施工安全评价指标模糊性、灰色性和专家认知极端性造成安全等级难以确定的困难,提出基于IOWA算子的地铁车站深基坑施工安全评价方法。主要研究与结论如下： 1）耦合WBS-RBS 2个维度从渗流破坏、突涌破坏、机械伤人、坑内土体滑坡、支撑失稳、踢脚破坏6个方面构建指标体系; 2）对专家初始决策数据重新排序,利用IOWA算子确定指标初始权重并引入系数调整边界权值,得到指标最终权重; 3）运用灰色聚类提升评价过程透明化,聚类分析出车站深基坑施工安全等级; 4）以郑州地铁1号线紫荆山车站为例,认为紫荆山车站深基坑施工安全等级高,渗流破坏、坑内土体滑坡、支撑失稳、踢脚破坏是影响深基坑施工安全的主要风险指标,建议施工方重点关注。     

预应力锚索在隧道偏压溶腔施工中的应用

通过在隧道施工中采用预应力锚索加临时支撑及配合围岩量测观察初支稳定性的办法,安全通过隧道偏压溶腔,为类似施工提供了一种解决思路。