考虑起始水力坡降时粘性土渗透系数的确定

基于粘性土的达西定律和水流连续性原则,建立了考虑起始水力坡降时粘性土的渗透系数公式和起始水头计算公式,并通过渗透系数的极差、反算水头和实测水头的最大偏差和均方差来评价所提出的公式和规程公式的误差。实例分析结果表明:考虑起始水力坡降后,采用所提出的公式得到的渗透系数大于采用规程公式得到的渗透系数值;所得到的渗透系数本身的极差、反算水头与实测水头的最大偏差以及均方差均小于规程中不考虑起始水力坡降时得到的相应值;考虑起始水力坡降后的粘性土的渗透系数更能反映粘性土的实际渗透情况。     

高速列车突入隧道时的三维非定常流的数值模拟

给出高速列车突入隧道形成压力波的三维粘性流场数值模拟过程,控制方程三维粘性、可压缩、不等熵、非定常流的Navier Stokes方程。空间离散采用中心有限体积法格式,时间采用预处理二阶精度多步后差分格式进行离散,对列车与隧道之间的相对运动采用滑动网格技术。真实地描述列车进入隧道所形成压缩波的过程。计算结果与国内外的试验结果相符。计算结果表明:隧道内的压缩波呈现三维特性;同一断面上的压力变化的差异性与列车的运行方式有关。     

用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数

结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。     

基于层次分析法的区间估计的车站能力查定误差因子分析研究

本文归纳总结了车站能力查定计算过程中存在的多种影响因素,深入分析了其产生原因和不可避免性。然后利用层次分析法的区间估计方法计算得出各种误差因子对计算结果的影响权重大小,并对比不同误差因子的权重区间,筛选出强误差因子,剔除弱误差因子,为精确计算车站能力值提供依据。     

金鸡滩二线船闸工程原型观测方法

水利枢纽船闸改扩建是内河航道整治工程中的控制性工程,以右江金鸡滩水利枢纽二线船闸工程原型观测实践为例,对船闸改扩建原型观测的方法进行分析和总结,主要包括比降观测、表面流速流向测量、断面流量和流速流向观测、泥沙测验和底质取样等5个观测方法。通过现场实践生产,在枢纽上下游多维度同步观测和采样,并对观测成果进行统计、分析和研究,为枢纽船闸改扩建的规划、设计和施工等建设技术方案提供水文基础资料,为模型试验、航道整治工程提供准确的工程实施数据,值得类似项目借鉴和应用。     

基于最大熵谱估计的舰船静电场实时检测方法

舰船静电场是海水中舰船产生的物理场之一,是很难被隐身的目标特征信号.以往对静电场的检测方法都是基于信号的时域特征,低信噪比情况下,检测效果差.通过对舰船静电场的频域特征分析发现,其能量主要集中在低频段,利用这个特点,提出了一种基于最大熵谱估计(MESE)的舰船静电场实时检测的方法.首先对舰船静电场信号进行最大熵谱估计,然后提取低频段功率谱值作为特征量,通过设定的浮动阈值进行分段功率谱滑动检测,用实船数据对该方法进行了验证,取得了较好的效果.     

面向智能船舶的容错卡尔曼融合估计方法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。     

Estimation of origin-destination matrices from link counts and sporadic routing data

Estimation of origin-destination (OD) matrices from link count data is a challenging problem because of the highly indeterminate relationship between the observations and the latent route flows. Conversely, estimation is straightforward if we observe the path taken by each vehicle. We consider an intermediate problem of increasing practical importance, in which link count data is supplemented by routing information for a fraction of vehicles on the network. We develop a statistical model for these combined data sources and derive some tractable normal approximations thereof. We examine likelihood-based inference for these normal models under the assumption that the probability of vehicle tracking is known. We show that the likelihood theory can be non-standard because of boundary effects, and provide conditions under which such irregular behaviour will be observed in practice. For regular cases we outline connections with existing generalised least squares methods. We then consider estimation of OD matrices under estimated and/or misspecified models for the probability of vehicle tracking. Theoretical developments are complemented by simulation experiments and an illustrative example using a section of road network from the English city of Leicester.     

Identifying optimal data aggregation interval sizes for link and corridor travel time estimation and forecasting

With the recent increase in the deployment of ITS technologies in urban areas throughout the world, traffic management centers have the ability to obtain and archive large amounts of data on the traffic system. These data can be used to estimate current conditions and predict future conditions on the roadway network. A general solution methodology for identifying the optimal aggregation interval sizes for four scenarios is proposed in this article: (1) link travel time estimation, (2) corridor/route travel time estimation, (3) link travel time forecasting, and (4) corridor/route travel time forecasting. The methodology explicitly considers traffic dynamics and frequency of observations. A formulation based on mean square error (MSE) is developed for each of the scenarios and interpreted from a traffic flow perspective. The methodology for estimating the optimal aggregation size is based on (1) the tradeoff between the estimated mean square error of prediction and the variance of the predictor, (2) the differences between estimation and forecasting, and (3) the direct consideration of the correlation between link travel time for corridor/route estimation and forecasting. The proposed methods are demonstrated using travel time data from Houston, Texas, that were collected as part of the automatic vehicle identification (AVI) system of the Houston Transtar system. It was found that the optimal aggregation size is a function of the application and traffic condition.

考虑沥青路面材料参数空间差异性的解析计算及影响分析

复杂服役环境下沥青路面的材料参数存在明显的空间差异性,具体表现为沿深度的模量梯度分布与非连续层间接触以及横观各向同性,实现其解析计算对现有的沥青路面力学响应分析及结构设计方法具有重要的参考价值。为此,从弹性力学基本方程出发,基于状态空间法,推导了具有指数模量梯度的横观各向同性弹性层状体系通解;在此基础上,基于波传递方法,将状态向量转换为波向量,并结合边界条件和层间条件,建立了考虑沥青路面材料参数差异性的多层路面结构解析解;然后借助MATLAB平台编制了数值计算程序,采用文献对比、BISAR程序以及有限元软件ABAQUS验证了该解析解的精度与效率;最后结合典型数值算例,阐述了该解析解在沥青Top-Down开裂和传统路面疲劳损伤分析中的应用。理论推导和数值计算结果表明：该解析解摆脱了弹性力学问题求解对应力函数的依赖性,并且借助波传播方法,避免了求解中正指数过大对求解精度的影响,并使得边界条件和不同层间接触关系的描述更加便捷;沥青路面材料参数的空间差异性不可忽视,沥青面层连续模量梯度会造成更大的路表拉应力和最大剪应力,进而加剧沥青路面的Top-Down开裂;而横观各向同性和层间接触状态间存在耦合效应,从而会加剧沥青路面的疲劳损伤。