结构振动模型和刚度矩阵对地震响应影响研究

对平面钢框架算例模型分别采用质点系、双翼鱼刺型和杆系振动模型输入天然和人工地震波进行地震响应时程分析.在分析中,与质点系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由反弯点法、D值法、非线性静力分析法以及柔度法确定;与双翼鱼刺型振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由双鱼刺法确定;与杆系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由矩阵位移法确定.通过算例讨论了采用上述不同方法确定的结构侧移刚度对结构地震响应影响.     

盗版软件生产的博弈分析

针对近几年发生在我国较为频繁的软件盗版事件,通过建立博弈模型,对盗版事件的两方博弈主体,即软件初始制造者和软件盗版者之间的利益关系开展了博弈分析．在理论分析的基础上,提出了应对我国软件盗版事件频发的建议．     

非线性静力分析需求谱建立方法的两点改进

非线性静力分析是对结构在罕遇地震作用下进行弹塑性变形分析的一种方法,目前广泛应用于结构的抗震性能评估中.非线性静力分析的研究目前有若干分析方法,这些方法在结构能力曲线建立的方法上是相同的,即首先建立力-位移曲线,然后转化为承载力谱,但是在需求曲线的建立上各有不同.通过介绍几种典型的非线性静力分析需求谱建立方法,指出其和原有的需求谱建立方法的不同和改进之处.     

ARPA模拟海上交通环境的事故分析系统研究

通过阐述ARPA的功能及在海事调查中的作用,提出用ARPA进行海上交通模拟的方法,并在此基础上设计出一种事故分析系统,从而方便对海上交通事故进行统计分析。     

基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力,对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先,选取乘客特征因素,引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系,提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后,运用主成分分析法刻画乘客群体特征,据此对乘客进行分类,并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此,对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析,结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客,发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同,常乘客更关注乘车效率,非常乘客更关注信息指引准确性,运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于复杂网络的我国高铁演化特征研究

为深入认识我国高铁网络演化的拓扑特性和规律,将高铁站点所在城市抽象成网络节点, 将高铁线路抽象成网络的边,运用复杂网络理论对我国2003—2015 年高铁网络演化特征进行分 析。研究发现：我国高铁网络密度不断提升,但依然存在东、中、西部节点城市被割裂,整体网 络密度偏低的现象;网络中介中心势不断增强,一些关键节点（比如：武汉、郑州） 具有较大的 网络控制权,不均衡性逐渐扩大;网络发展后期呈现出小世界特性。因此,提出如下建议：加快 西部地区网络规模和城市网络地位建设;提升网络均质性,弱化关键节点控制力;选择性地建设 关键中、东部和西部城市之间的长线路,提升整体网络性能。