市域铁路潮汐客流下车辆检修模式和规模研究

市域铁路全日客流不均衡特性突出,潮汐客流显著,平峰时段列车下线到晚高峰前上线接续时间长,下线列车数量占比大。结合上述特点可考虑日班开展检修工作,需研究市域铁路潮汐客流特征下车辆基地检修模式和规模。提出市域铁路车辆均衡修整数线性规划模型,完成利用交路接续间隔时间检修的工艺模拟仿真计算,提出潮汐客流特征下车辆基地规模计算方法,完成2种车辆检修模式适应性分析。     

利用潮汐开放通闸提高船闸通过能力

介绍江阴船闸如何利用潮汐开放通闸,加强现场管理,提高船闸通过能力。     

城市轨道交通客流时空分布特性研究

利用城轨自动售票系统(AFC)数据分析西安地铁1、2、3号线客流,得到不同类型车站客流特征,将典型车站不同时间的站间OD可视化处理,通过映射方式对OD矩阵时空分布情况进行可视化.结果表明:(1)由于西安是一个旅游城市,工作日只有早、晚高峰时段客流高于节假日,其他时段客流低于节假日;(2)早、晚高峰出行具有明显潮汐特性,...     

Rouse方程的应用及其改进

结合经典Rouse方程推导中的几个主要假设从泥沙垂向扩散系数和水流垂向流速作为出发点,分析了经典Rouse方程在河口海岸地区的适用性,并给出了垂向扩散系数一般形式时的悬沙分布方程.明确推导了由Rouse方程确定泥沙沉降速率的计算公式.考虑到传统的泥沙理论是建立在假设垂向流速忽略的基础上,而在河口海岸地区的实际问题中,不可忽视的垂向流速导致泥沙守恒方程形式中多出了因为垂向流速产生的输运量,通过引入垂向流速分布函数对经典Rouse方程进行了适当的修正,明确给出了受潮汐影响水域中的Rouse方程形式.     

基于LightGBM算法的潮位预报修正研究

潮汐预报在数学上属于回归预测，是人工智能算法的经典应用领域之一。文章以上海米市渡站点为例，提出了采用LightGBM算法修正调和分析T＿TIDE模型预报潮位的方法。以T＿TIDE模型的预报误差序列作为LightGBM算法的输入层参数，训练得到的LightGBM模型可有效预测T＿TIDE模型后续的短期(48 h内)预报误差，从而对T＿TIDE模型的潮位预报结果进行短期修正。米市渡站测试结果表明，构建的LightGBM模型能将T＿TIDE模型的24 h和48 h预报均方根误差分别降低至0.10 m和0.12 m,相应的±0.30 m合格率都提升至95%以上。但是，LightGBM算法在台风期间对T＿TIDE模型的预报结果存在误修正，台风期间的潮位预报修正有待进一步研究。     

防撞墩大体积混凝土夏季海洋控裂影响研究

本文针对防撞墩承台大体积混凝土构件所处的特殊潮汐海洋环境，根据现场的环境资料及混凝土物理、热学性能的经验取值，通过有限元仿真计算分析，研究分析夏季高温条件下海洋潮汐水位的变化以及不同的大体积混凝土降温措施对防撞墩大体积承台混凝土内部最高温度、内表温差及温度应力发展的影响。研究结果表明，海水潮汐变动对混凝土内部最高温度发展影响较小，但对混凝土内表温差影响较大。合理地选择冷却水管的布置方式能有效降低混凝土内部的温度梯度，对控制混凝土内部的应力和开裂有明显的改善作用。     

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展，地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验，实现运力与运输需求的匹配，同时降低城轨站台候车区拥挤度，文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论，建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型，分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后，通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程，实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据，通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低，因此算法具有更好的实用价值。