基于特征的高速列车铝合金车体断面参数化建模

针对高速列车铝合金车体断面结构复杂、设计周期长和建模效率低等特点,提出了一种基于特征的高速列车铝合金车体断面参数的建模方法.引入特征概念,定义车体断面型材的特征及其拓扑关系,采用CATIA系统中CAA二次开发技术,对车体断面的轮廓和车体断面型材的特征进行参数化建模,建立车体断面型材的特征库,通过车体断面的骨架进行自动装配设计;最后以某型车铝合金车体断面参数化建模为例验证该方法的正确性和有效性.     

中国城市道路交通安全特点解析

由于中国正处于机动化、城镇化快速交织发展时期,城市道路与公路交通安全的发展特点不同。针对城市道路交通安全特点,基于2007—2016年城市道路交通事故和交通违法数据,兼顾时序规律和空间规律,梳理归纳城市道路交通安全发展的阶段性特征。进而解析城市道路交通安全特点的形成原因,探讨道路安全与道路设施、出行方式、出行行为之间的内在联系。最后,针对城市道路交通事故发生时间、交叉口和非机动车道交通事故回升、电动自行车交通事故骤增、货车夜间交通事故多发、行人交通事故伤亡数居高、老年群体交通安全风险升高等特征,分别提出推进交通安全管理的对策建议。     

基于IC卡数据的武汉市轨道交通客流时空特征

为了精准评估武汉市轨道交通运行现状、科学辅助编制轨道交通线网规划与建设规划、探寻运营组织中的潜在问题,通过对全市公共交通IC卡记录以及地理信息数据的融合与挖掘,从全网、走廊、断面等方面量化分析轨道交通发展历程和客流时空分布特征。在此基础上建立职住辨识模型,用于获取典型居住和就业区域的空间分布信息。基于此分析通勤群体的出行时间、距离、范围、方向不均衡性以及换乘等特征,并通过群体出行规律分析城市空间布局。最后对城市轨道交通发展提出建议:建立多样化运营模式,大力发展公共交通一体化换乘,注重轨道交通沿线土地开发利用和配套设施建设,加强各行政区协同发展和鼓励就近就业等。     

基于智能驾驶员模型的危险跟驰行为特征分析

为提高危险跟驰行为研究的效率和可靠度,创新研究基于智能驾驶员模型(IDM)模型参数的危险跟驰行为定义方法。首先,以NGSIM自然车辆数据集为基础提取跟驰轨迹数据,并通过遗传算法标定IDM模型参数,挖掘驾驶员跟驰行为特征;其次,在分析跟驰行为特征指标分布规律的基础上,考虑指标间的相关性,确定各等级危险跟驰行为指标阈值;最后,设计车辆跟驰的仿真试验,选择6个指标对不同级别危险场景下的交通运行仿真结果进行评价。结果表明,危险驾驶员跟车间距更小,间距波动系数较大,并且会干扰交通整体运行。     

基于氯离子含量与组分分析的海砂特征研究

出于建设品质工程, 规范砂石料市场的需求, 对砂的质量要求逐渐严格。 为有效分辨海砂与河砂, 本文根据规范、 文献与相关试验, 探讨了海砂与河砂在氯离子含量、 化学组成两方面的不同。 通过绘制氯离子含量特征曲线、 进行组分分析试验, 探究了分辨海砂与河砂的方法。 试验表明, 在延长浸泡时间的条件下, 海砂与河砂的氯离子含量存在较大差异。 另一方面, 组分分析的结果表明, 海砂中存在特征性矿物, 是与河砂进行分辨的关键性证据。     

面向在线地图的GCN-LSTM神经网络速度预测

为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明：GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。     

隧道富水段围岩变形特征及控制技术分析

山区道路工程会遇到很多施工难点,如在富水条件下,砂岩地层隧道开挖极易导致围岩变形.本文以揭惠高速小北山一号隧道富水段围岩变形段为研究对象,首先介绍该工程隧道的概况和围岩地质状况,通过数据模拟方式,深度研究富水段围岩变形特征,提出围岩变形控制方案和控制重点,且针对围岩大变形提出了整治措施.     

绿色港口建设中港区大气污染物排放研究综述

我国是世界上拥有集装箱吞吐量超百万标箱港口数量最多的国家,港口在获得良好经济效益同时,船舶运输活动和装卸设备作业造成的大气污染也日益严重.为贯彻港口可持续发展理念,绿色港口建设势在必行.通过分析研究了我国港口大气污染物来源、排放清单编制方法、大气污染物排放特征等现状.总结了港口施工期和运营期主要大气污染物来源;为阐述港口船舶大气污染物排放清单,简述了点式空气质量自动检测和PEMS两种主要大气污染物检测方法;并总结了港口运输船舶、港作机械及集疏运车辆的排放清单编制方法及现状;进而归纳了港口主要污染源大气污染物排放特征.为比较不同年份不同地区船舶大气污染物排放特征、评估船舶减排成效,提出了港口船舶大气污染因子的概念及表达式,分析了我国大气污染物排放研究现状,并指出目前排放清单研究中对于内河港口大气污染物排放问题重视程度不足、排放因子本土化程度低、港口大气污染源考虑不全面等问题.     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

交通事故特征与道路安全改善

研究城市道路交通安全问题,运用案例分析方法分析多种交通事故的分布特征。探讨道路条件及交通环境对交通安全状况的影响,提出相应的交通安全管理对策,对城市的交通安全管理具有重要的指导意义。