改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

针对节约蚁群算法在求解车辆路径问题易陷入局部极值的不足,提出一种基于连接表扰动策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法.该算法在陷入局部最优后,引入连接表扰动策略以帮助算法跳出局部最优,该策略在每只蚂蚁进行解构建之前,随机禁忌若干条吸引力因子较大的边以增加算法的勘探能力;同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解,该局部搜索利用吸引力因子引导局部搜索.实验结果表明,改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以及多种已有算法.      

电动车在线供电系统高效配电方案

针对电动车在线供电系统存在严重的传输损耗问题,设计了一种高压传输-低压激励的高效配电方案.该配电方案采用高压导轨传送电能,以减小输送过程中的能量损耗;采用低压激励方式,以增强导轨的功率发射能力.给出了配电方案的基本框架,阐述了其工作原理;分析了传输损耗的机理,导出了传输损耗的计算表达式,并探讨了分段连续切换供电方法.最后,通过仿真分析和实验对该配电方案和分段连续切换供电方法的可行性和有效性进行了验证.分析结果表明,当传输距离约大于70 m时,该配电方案的传输效率具有明显优势,可以提高系统的远距离能量传输效率.      

徐明高速公路环保节约设计理念的探索与实践

近年来,为使公路建设对自然环境的破坏和能源消耗降至最低,环保与节约的设计理念在公路建设中逐渐得到重视并广泛应用.阐述徐明高速公路环保节约型设计的具体措施,供同类型工程设计参考.     

我国建筑行业绿色施工方法研究及发展方向

虽则我国经济的快速发展,社会的整体进步,我国各项事业的建设和发展都在蓬勃向上,尤其是社会主义市场经济体系确立以来,我国的经济空前繁荣,发展势头大涨,使我国进入了战略发展的机遇期。在这一时期,各大行业都力求经济的发展,自身的改革和扩大,因此,对建筑的需求也越来越大。另外,我国当前正处于大发展时期,各类公共事业建设也在如火如荼的进行,使得我国的建筑需求不断扩大。因此,这一时期正是我国建筑行业发展的大好时期。随着这一特殊时期的到来,我国的建筑行业得到了最大化的发展,据统计,我国建筑业工程量平均每年增长两成以上,经济效益更是逐年取得新的成就,这不仅仅是一个行业的进步,而对建设当中的我国社会也是一个十分积极的信号。但是这种高速度的建设,也带来了一系列的问题,尤其是资源的浪费和环境的破坏问题,成为了制约我国建筑行业发展的两大难题,在绿色发展理念深入人心的今天,我国的建筑施工也必须进入到绿色改革的轨道上来,做到绿色发展、全面发展。对于我国建筑施工的绿色发展,笔者做了大量的研究。并对国外先进的施工方式进行了系统的调查,发现我国完全具备了绿色施工的条件,因此,建筑行业绿色施工改革势在必行。     

沥青路面就地热再生施工工艺

引言 沥青路面就地热再生技术具有环保、充分利用资源、节约投资等优点,在我国的高速公路路面维修中等到了很多的实践应用,被证实为有效的路面维修方法。     

市内集送货问题的混合禁忌搜索算法

针对单程多次装卸的市内集送货问题的数学模型,结合Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法设计混合禁忌搜索算法,给出算法初始可行解的生成策略,设计相应的候选集构造方法,并阐述了基于均衡原理的特赦准则和动态的禁忌长度选取策略.通过计算实例,说明了混合禁忌搜索算法求解市内集送货问题的有效性.     

MPRO系列机型的主要加工工艺

火车内饰上的板材以铝板、铝蜂窝板、康贝特板所需量为最大,其次是实木板。良好的加工工艺对于提高加工效率和节约成本起着决定性因素,以下是一些加工参数值作为参考（转速、刀具、切削速度等）。     

基于数学形态学与动态时间扭曲的电压扰动分类

为提高电压扰动信号分类识别的精度,提出了一种基于数学形态学与动态时间扭曲的新算法．该算法首先通过形态滤波器对信号进行滤波处理,然后利用如变换提取滤波输出的特征,再通过动态时间扭曲分类器与参考模板进行匹配,最后获得有效的分类识别结果．用Matlab进行仿真分析的结果表明,该算法能有效识别各类扰动信号,准确率高,即使在强噪声环境下,识别精度也超过84％．     

公路水路交通节能中长期规划纲要（一）交通运输部交规划发[2008]331号文发布

为深入贯彻科学发展观、全面落实节约资源和保护环境的基本国策,根据《中华人民共和国节约能源法》、《国务院关于加强节能工作的决定》、《节能中长期专项规划》、《关于加快发展现代交通业的若干意见》等政策法规,特编制本规划纲要。     

平原区高速公路低路基设计探讨

以河北大广高速公路深州～大名(冀豫界)段高速公路为工程背景,介绍工程设计中降低路基高度的措施,对常规设计与低路基设计方案进行经济比较分析,得出低路基设计能够达到资源节约、降低工程造价的目的,符合高速公路建设可持续发展的新理念.