联合模态柔度和静力位移的桥梁有限元模型修正方法

利用商用软件ANSYS提供的零阶和一阶优化算法,通过1个仿真简支梁有限元模型修正算例,比较了不同目标函数的有限元模型修正效果,提出了一种联合动力模态柔度和静力位移的有限元模型修正方法,并将这种方法运用于一座加固后的刚架拱桥的有限元模型修正,建立起了该桥加固后的基准有限元模型。结果表明:利用修正后的刚架拱桥有限元模型计算的静、动力特性与实测结果吻合良好,这种联合静、动力的有限元模型修正方法具有比较好的模型修正效果,修正后的桥梁有限元模型可以服务于桥梁健康监测和安全评估。     

基于优化旋转矢量双子样算法的捷联惯导姿态解算

在捷联惯导系统中,姿态更新算法会对导航精度产生至关重要的影响.旋转矢量法在抑制不可交换性误差及其累积效应方面具有显著的优点.为兼顾姿态解算的实时性与精确性,文中基于旋转矢量双子样算法原理推导其误差补偿项,并进行了圆锥运动环境下的算法优化,以提高算法的动态适应性,从而形成了优化的旋转矢量双子样算法.最后通过与传统四元数法进行对比分析,表明在捷联惯导姿态解算中,采用优化旋转矢量双子样算法不仅可较好满足系统实时性要求,同时还能较明显地提高解算精度.     

城市快速路区间旅行时间短期预测新算法

城市道路交通状况的预测,是实现未来路况查询、车辆动态导航等智能交通系统技术的关键。该文在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法。首先,采用统计方法和K-NN分类法相结合的新方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理;其次,在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值;最后,结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对该文所提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价。结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43%以内,具有良好的精度。     

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研究先进出行者信息系统(ATIS)环境下道路网络系统流量的随机动态变化,有利于实现ATIS在网络系统中的进一步优化配置.在出行者经验积累过程基础上,引入ATIS作用下的认知更新过程,将路网系统的路径流量明确视为随机变量,提出了一个基于认知更新的随机动态分配模型.证明了该模型产生的路径流量渐近收敛于一个平稳概率分布.在算例网络中验证了模型的可行性,模拟有ATIS和无ATIS两种情形下路径流量的随机动态变化.结果表明,两种情形路径流量均收敛于平稳概率分布.前者的平均流量近似于随机用户平衡(SUE),而后者的平均流量不是平衡流量,但其网络总费用要低于前者.     

基于RBF神经网络的单塔斜拉桥模型修正

为获得某单塔双索面斜拉桥换索过程中的工作状态,建立了一种联合子结构与径向基神经网络的有限元模型修正新方法.根据模型参数修正理论,通过分析设计参数的相对灵敏度确定需要修正的参数;为满足参数离散性要求,在模型修正过程中引入了子结构方法,并认为每一子结构中的设计参数是不变的.采用径向基(RBF)神经网络作为模型修正优化算法.将子结构与RBF神经网络相结合,从而将有限元模型修正的反问题转化为正问题;同时,对子结构的划分、RBF神经网络构建以及输入输出参数的确定进行了讨论.以某单塔斜拉桥为例,验证了所提的联合模型修正方法.结果表明:计算值与测量值之间的误差,在有限元模型修正前后有很大改善.     

Solving the K-shortest paths problem in timetable-based public transportation systems

Finding the K-shortest paths in timetable-based public transportation systems is an important problem in practice. It has three typical variants: the K-earliest arrival problem (K-EAP), the K-shortest travel time problem (K-STTP), and the K-minimum number of transfers problem (K-MNTP). In this article we show that these problems can be solved efficiently by first modeling the timetable information with the time-expanded approach, then applying the Martins and Santos (MS) algorithm. Then we model the timetable information with the time-dependent approach and propose a modified version of the MS algorithm for solving the K-EAP. Experimental results on real-world data show that for K smaller than 100, which is enough for most applications, the execution times of the MS algorithm for the problems in the time-expanded model are less than 100 ms on a server with a 1.86-GHz central processing unit (CPU) and 4 GB of memory. For solving the K-EAP the modified MS algorithm in the time-dependent model is even more efficient (about three times faster for K ≤ 100) than the original algorithm in the time-expanded model. Our results imply the great potential of the MS algorithms in practical transportation service systems.     

浮式防波堤的拖航阻力试验研究

本文对一种圆筒型的浮式防波堤进行了详细的介绍,在此基础上对拖航过程进行了概述。对于本次试验的试验概况以及工况进行了设定,根据要求对试验设备进行了安装和标定。通过模型试验的方法对圆筒型浮式防波堤的拖航过程中的拖航阻力进行了较为透彻的研究,分别分析了两种工况下圆筒型浮式防波堤随着航速增加拖航阻力的变化情况。通过比较可以得出两种工况下浮式防波堤拖航阻力的差距,为浮式防波堤实际的拖航工程提供更为可靠的依据,以此来保证拖航过程的经济、安全。     

管幕冻结法积极冻结方案模型试验研究

港珠澳大桥珠海连接线拱北隧道工程预支护体系采用管幕法与人工冻结技术相结合的全新"管幕冻结法"施工。根据工程实际情况,首次提出了在管幕钢管内部布置"圆形主力冻结管"、"异形加强冻结管"和"升温盐水限位管"三种特殊管路构成的冻结方案。为了研究该冻结方案的有效性与可控性,进行了大型物理模型试验。文章主要介绍了模型试验概况,重点分析了开挖前积极冻结阶段冻结的试验效果。试验结果表明,积极冻结阶段冻土帷幕发展显现了预期规律,冻结效果显著;管幕间形成良好的冻土帷幕,可确保良好的止水效果。     

基于“三阶段法”的高速铁路短期运量预测

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素,采用在“四阶段法”运量预测基础上改进而成的“三阶段法”进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测,然后采用多元LOGIT模型进行方式分担,最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例,采用“三阶段法”预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。     

大型活动交通分布预测方法比较及应用

大型活动的举办势必会对城市交通产生影响,为更好地制定交通管理措施,需要对大型活动进行交通需求预测。四阶段法是交通需求预测的常用方法,交通分布预测是四阶段法的第二阶段。通过对交通分布预测常用三种方法的比较分析,说明三种方法的优缺点,并通过三种方法在唐山世园会举办期间交通分布预测中的应用比较,得到交通需求总量。