基于IWRAP模型的交叉航路船舶碰撞概率计算分析

近年来,随着我国经济的飞速增长,作为主要运输方式的水路运输也在蓬勃发展,我国沿海航路交叉水域的通航安全势必会成为交通管理工作的重点。本文根据国际航标组织(IALA)提出的IWARP模型对交叉航路船舶的碰撞概率进行计算,通过分析不同交通流量下交叉航道的碰撞概率,了解航道交叉水域的船舶碰撞概率情况,为海事管理部门针对船舶等交通事故的预防和监管工作提供科学可靠的参考。     

海上溢油应急资源的科学配置

文中针对筹建区域性溢油应急体系和制订应急预案中所遇到的应急资源配置问题提出了可供参考的评估方法和建议。应急资源以项目风险等级而配置。项目风险等级包括发生概率，掌控事故的能力和事故发生的严重程度。在量化应急资源能力需求后，应考虑应急资源的适用性和使用效率。根据成本风险分析，给出项目客户所能接受的最大风险和最低水平的成本预算。同理，对区域性各区块风险程度加以测算，在资源配置上有所区别和侧重，以追求成本、风险平衡中的最佳资源配置和最大效益。     

地下连续墙入土深度的分析

研究目的:本文以上海轨道交通某标准地下二层车站基坑工程为例,运用可靠度设计理论,找出可靠度与围护结构入土深度的关系,对工程围护结构入土深度进行优化.研究结论:地下连续墙侧向水平位移并非随入土深度的增加而无限制地减小,当入土深度达到一定的值之后,再增加地下连续墙的入土深度对减小地下连续墙的侧向水平位移影响趋于零.因此引入"破坏概率"来分析确定地下连续墙的入土深度,这既能保证基坑的稳定和围护结构的安全,又能减少工程量.     

超长寿命双重S-N曲线模型的研究

基于某些高强度钢、钛合金等特殊金属材料由于破坏机理（表面和内部破坏）的不同而表现出的双重S—N（应力—寿命）曲线特性,以高碳铬轴承钢为试验材料进行旋转弯曲疲劳的试验研究,用Basquin,Langer和三参数模型分别描述其S—N曲线关系,并且应用常规最小二乘法、广义极大似然法分别研究其概率S—N曲线模型。结果表明：在区分破坏机理的情况下,试验数据较好地服从对数正态分布;从试验数据的拟合效果和可靠性设计出发,三参数模型更能有效地描述这些特殊金属材料的双重S—N曲线关系,并且更宜采用广义极大似然法描述其概率S—N曲线模型,以避免常规最小二乘法受试验数据局部统计特征影响而给出偏于非安全的估计。     

列车控制系统中数据通信子系统的帧丢失概率

利用随机Petri网模型,综合随机信道恶化、越区切换、无线接入设备故障等无线信道失效因素,建立列车控制系统中数据通信子系统非冗余结构和冗余结构的帧丢失概率模型,给出分解的无线数据通信模型的定点迭代求解方程。分别计算：冗余结构、非冗余结构的数据通信系统的帧丢失概率;不同列车数量、不同列车运行速度对应的帧丢失概率。分析计算结果表明：冗余结构数据通信系统的帧丢失概率远低于非冗余结构的;主要原因是冗余结构数据通信系统不因单一AP通信中断而失效、有效消除了列车越区切换对帧丢失概率的影响。     

饱和攻击时反舰导弹发射数量的计算方法

在分析反舰导弹对单舰反导武器系统以及编队内舰艇协同防御时突防概率的基础上,给出了计算饱和攻击时导弹所需发射数量的计算公式,在计算时考虑了导弹的动态突防概率,因此具有较高的可信度.     

古典概率问题的教学点滴

由于古典概率是处理随机现象的,其思维方法与其他数学学科相比有独特之处,解决问题时更注重概念与思路,常使初学者感到习题难做.因此在进行古典概率的教学时,注重思考方法及问题解法的讲授是十分重要的.     

上海市交通标志杆件结构风险评估

上海市目前存在大量服役年限较长的交通标志杆件,近几年已经发生数起标志杆件倒塌的事件。采集上海市市管道路标志杆件的现状数据,以失效概率作为评价指标,采用基于可靠度的标志杆件评估方法,将标志杆件风险等级划分为严重风险、一般风险、安全三类。发现处于严重风险等级的杆件集中在∮115、∮159、∮219三种尺寸上,其中∮115、∮159这两类杆件的90%都处于严重风险等级中。风险评价成果能够为制定精准的交通标志杆件维修更换方案提供理论支持,对交通标志养护工作具有重要意义。     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年，基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中，信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而，在低渗透率条件下，单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入，难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此，融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息，提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先，依据历史轨迹数据的停车位置信息，估计排队长度的先验分布；其次，依据历史轨迹数据的车辆到达信息，估计周期内车辆的历史到达分布，并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置，构建排队长度似然函数；最后，基于贝叶斯理论，结合前述先验分布与似然函数，推导周期排队长度的后验分布，并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下，均优于现有的方法；即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下，所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下，所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1，平均相对估计误差为12.4%，同样优于现有同类方法。