铝合金车体疲劳寿命预测新方法及其应用

针对铝合金车体的广泛应用,从可靠性的要求出发,引进了一种可以对铝合金车体焊缝的疲劳寿命进行预测的新方法——主S-N曲线法,该法已经列为美国ASME标准,可以有效的解决焊缝疲劳寿命问题.基于有限元模型,提出了车体虚拟疲劳试验的概念（VFT）,即从EN12663标准中获取车体振动加速度,从有限元模型中获取应力,然后基于主S-N曲线的参数计算车体焊缝上疲劳寿命.最后,通过一个工程实际问题,验证了这一方法对铝合金车体抗疲劳设计的有效性.     

Non-Linear Combined Prediction Model of Medium and Long-Term Civil Vehicle Population of China

With consideration of the economy development tendency in China, a civil vehicle population prediction model is developed based on the space-time theory. First, with the domestic and international experience on vehicle development, the gray Verhulst model is used to describe the vehicle population development tendency and predict the vehicle population in the next 20 years. Second, several social and economical indexes related to the civil vehicle population are selected by comparing the correlation coefficient value, and then, the principal component method is used to reduce dimension of the selected indexes and obtain some principal indexes. Based on the econometrics theory, a forecasting model is formulated to predict the vehicle population in the next 20 years. Integrating these two forecasting models, a non-liner combination forecasting model is developed based on the BP neural network. The reliability and accuracy of the linear combination forecasting model are tested by the vehicle data from 2003 to 2007. Finally, the civil vehicle population of China in the next 20 years is predicted based on the linear combination forecasting model.     

基于实测速度的山区双车道公路运行速度预测模型研究

在充分研究国内外关于运行速度预测方法的基础上,以北京黄关公路为研究对象,基于实测运行速度并结合山区双车道公路的特点,回归以路线平、纵面的主要参数为变量的运行速度预测模型,并以实测运行速度验证预测模型的有效性。该模型合理、实用,可为开展基于运行速度的山区双车道公路安全性评价提供依据。     

综合地质预报技术在公路隧道施工中的应用

介绍了隧道地质超前预报工作的实施情况,探讨了在隧道应用的几种超前地质预报技术手段及其工作原理、适用性、优缺点、实施效果等。实践证明,施工超前地质预报对减少塌方、快速施工起着极为重要的作用。可对今后的长大隧道及地下工程超前地质预报工作提供参考。     

列车引起环境振动预测方法与不确定性研究进展

系统总结了列车运行引起环境振动的各类预测方法及其不确定性问题, 梳理了初步预测、确认预测和精准预测3个预测等级内各种方法和模型近10年来的发展状况; 讨论了模型输入参数的随机不确定性, 包括车辆之间差异、轮轨磨耗以及预测模型中输入地层参数等带来的不确定性; 根据新的测试结果分析了车轮和钢轨磨耗状态对地铁振动源强不确定性的影响。研究结果表明: 机器学习方法和地层传递函数解析法可用于初步预测阶段; 用于确认预测的各类数值和解析模型日益完善, 预测效率日益提高, 但考虑车轮和钢轨磨耗发展的轮轨激励输入方法仍有待进一步完善, 仍需进一步发展振动传递路径清晰且可用于工程预测的建筑结构动力学模型; 精准预测需要发展混合预测方法并研究其在地下线振动预测中的应用; 目前对预测结果精准性和预测方法可靠性的研究十分欠缺, 绝大多数预测只能给出定值结果, 无法考虑轮轨磨耗、养护管理水平和振动在地层中传播的不确定性; 建议进一步开发具有远程智能离线采样功能, 并可在建筑结构上长期便捷安装的小型振动采集装置, 以便与机器学习预测方法相结合, 从而适应未来智能化预测的发展要求; 建议发展能够描述钢轨短波磨耗状态等级和车轮不圆顺等级的粗糙度谱, 构建完整养护维修周期内环境振动动态预测模型; 应发展具有可靠性及精准度要求的智能化预测方法, 并在未来实现由定值预测向概率预测发展的根本性转变。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于时延特性建模的多断面短时交通流预测

针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性.     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

BP神经网络在交通流量预测中的应用

路段上的交通流量受各种因素的影响,是一个典型的非线性系统。由于神经网络具有识别复杂非线性系统的特性,故将BP神经网络应用于交通流量的动态预测中是可行的。     

非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征, 使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点, 依据灰色预测GM (1, 1) 模型原理, 建立客运收入预测模型, 以反映其增长性趋势的特点, 建立客运收入季节变动预测模型, 以反映其季节波动性特点, 最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明, 预测值与实际值误差小于1%, 该模型有效、可行。