基于串联排队网络的三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度模型

为了提高三峡-葛洲坝水利枢纽的整体通过能力,分析了三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度的实际需求,建立了三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度数学模型,考虑了闸室面积利用率最大、整体待闸时间最小两个目标函数和船舶编排过程中的八个约束,应用串联排队网络理论求解模型。算法将申报船舶按照航向分成四个船舶序列,动态计算每艘船舶的权重,兼顾船舶长度与宽度优先,待闸时间约束、葛洲坝船闸通航条件限制和任务均衡的要求,循环排船,逐步优化。应用结果表明应用该数学模型和编排算法编制一个计划期的两坝五闸计划仅需2 min,编排时间短,葛洲坝2#船闸的闸室面积利用率高于70%,并且客船和旅游观光船均排在前面的闸次中,说明客船的待闸时间约束是满足的,并且在航向上是上下航向交替运行,没有出现倒闸情况,编制的计划满足实际调度需要。     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

下承式钢管混凝土系杆拱桥拱肋力学分析

本文采用通用有限元软件建立拱桥结构模型,在尖湖钢管混凝土拱桥施工监控的基础上,对成桥阶段的拱肋进行受力分析计算,并与实际检测数据进行对比,相关性良好。比较结果表明,采用此模型可以基本上模拟钢管混凝土拱桥的实际受力状态,并可为施工监控提供理论支持。     

汽车驾驶人的可靠性分析

交通运输系统是具有关键性人为差错的冗余系统,通过引入人为差错概念,对时间连续工作驾驶人的可靠性进行分析．用经典的可靠度函数方法或马尔可夫方法建立了同样的驾驶人可靠性数学模型,同时提出了驾驶应力（忧虑）的新概念,指出它是影响驾驶工作工效和可靠性的重要因素。     

路基沉降预测及其工程应用

根据某公路软土路段的实测沉降资料,采用双曲线法预测各施工阶段测点的沉降和工后沉降量,为路面结构层的铺设及间歇期的确定提供了依据。     

薄壁墩墩顶拉力简化计算

针对薄壁墩、花瓶墩等结构,提出墩顶带拉杆的Y形墩模型,给出了墩顶拉力的简化计算公式。     

The value of options for time charterparty extension: an artificial neural networks (ANN) approach

The most frequently associated options in the physical shipping market are options to extend the charter period on time charters and additional shipment options on contracts of affreightment. The value of freight options, in practice, is estimated mostly by referring to forward curves. An option on freight has different properties from its financial counterparts, and the straightforward adoption of theoretical models does not produce promising results. In this paper, extension options, which have the property of options on futures, were transformed into regular European options before the application of the Black-Scholes model (BSM). The efficient market hypothesis, which justifies the parity of the performance of a long-term charter to that of repetitive short-term charters, worked as the basis for the transformation. The option values determined by the BSM were compared with actual realized values. Additionally, the artificial neural networks (ANN) was employed to derive the option values. This study is meaningful as the first-time application of both the closed-form solution and the ANN to the valuation of physical freight options. The research results can contribute to the quality of chartering decisions. The results could also be used in quantifying credit risk, as extension options tend to be granted to charterers with more creditability.     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

全回转起重船多系统耦合运动响应仿真分析

根据运动学基本原理,计入船-吊物、船-锚链耦合影响以及起重船自身受到的外环境载荷,建立船舶多系统运动模型。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,对多系统耦合作用下的船舶运动进行数值分析。分别在不同的遭遇浪向角和不同的吊臂回转角下,对船舶在各自由度上的位移进行比较,得到其对船舶运动参数的影响规律。结果表明:起重船运动过程中因计入多系统耦合影响,自身运动也表现出更为符合实际的运动特性,为准确预报全回转起重船多系统的运动响应提供了更为科学的理论依据。     

可变截面涡轮增压瞬态性能仿真研究

为研究可变截面涡轮喷嘴开度对发动机的性能影响,建立GT-power和MATLB/Simulink联合仿真模型。采用GT-power软件建立的TBD234V12可变截面涡轮增压柴油机仿真模型研究发动机稳态性能,联合MATLB/Simulink软件建立的可变截面涡轮增压柴油机控制模型,对发动机瞬态性能进行仿真计算。结果表明:在发动机瞬态工况下,可变截面涡轮增压系统可以明显改善常规增压柴油机的动力性、经济性和动态响应特性,并且有效降低增压柴油机的时滞性,涡轮迟滞时间的降幅约为30%。