多模式交通网络的交通出行、讫点、方式和路径分配与收费定价模型

本文研究多模式交通网络中出行选择、讫点选择、方式选择、路径选择和拥挤道路收费的组合模型。模型被表示为双层规划。上层模型确定道路收费以达到系统收益最大、成本最小，下层表示出行、讫点、方式和路径选择的随机均衡模型，最后用算例说明。     

无标底招投标的Nash均衡模型及GA算法实现

在分析现有无标底招投标规则的基础上,采用一般对象化方法,建立无标底招投标报价问题的无协作形式Nash均衡模型.在招投标报价中引入智能算法思想,运用并行选择遗传算法进行求解,并通过双矩阵的实例验证了该算法的有效性.     

基于长周期光纤光栅的掺铒光纤放大器的增益均衡

通过对EDFA的工作原理及特性的理论分析，确定了EDFA增益不平坦性的原因；通过对长周期光纤光栅的特性分析，并根据EDFA的增益谱、光纤的选型等条件设计长周期光纤光栅滤波器，使用此滤波器对EDFA的输出谱进行增益均衡，通过数据模拟，表明使用长周期光纤光栅滤波器可以很好地改善EDFA的增益平坦度．该理论的研究为以后器件的制作提供一定的参考。     

招投标腐败行为博弈分析

运用博弈理论为分析工具，建立集体利益同盟博弈模型，对集体成员的行为描述，并针对招投标工程中行为问题，分析了成员间在博弈过程中的相互依赖关系，讨论了“分利集团”的基本特征，认为降低预期收益和提高预期成本，是抑制非法收益的有效对策．     

基于社会互动视角的出行方式选择行为机理分析

回顾以往的交通行为分析模型,多半隐含片面假设:个体决策是独立于他人行为的.因此,在分析社会互动作用较大的交通行为时,无法准确地反映出交通的宏观态势.有鉴于此,将"出行方式选择"视为一种集体行为,在考虑社会互动效应的前提下,分析出行方式选择行为的均衡转移状态.将停车收费水平视为政策干预变量,利用出行方式选择行为阈值模型对消除劣势均衡(私家车无节制出行)的政策干预阈值进行定量估计.研究结果表明,停车收费水平提高至每次15元以上,将使集体行为达到均衡转移阈值,导致公共交通出行的比例由现状的19.3%提升到约72.3%.      

耙吸式挖泥船耙头内部泥沙运动及防淤堵策略分析

针对耙吸式挖泥船进行航道疏浚作业时,吸入的黏土容易在耙头内部堆积造成堵塞,导致疏浚效率下降的问题。通过研究耙头的结构发现,防止杂物进入泥泵的格栅为黏土堵塞的主要位置,对其进行基于双欧拉模型的流体动力学仿真研究,得出不同的工作参数和格栅角度对耙头压力、速度、泥沙浓度的影响。结果表明,耙头内部低速区容易发生泥沙沉积,高压水射流能提高局部流速,促进泥水混合,有利于泥浆的输送,施工过程如遇黏土将格栅前移能有效防止施工过程中的堵耙现象,提高耙吸式挖泥船的工作效率。     

基于负载均衡的特定电力系统快速故障恢复方法

针对现有特定电力系统故障恢复方法存在故障恢复速度慢和未考虑负载均衡的问题,提出基于负载均衡的特定电力系统快速故障恢复方法.在兼顾优先恢复重要负荷和最大限度恢复负荷基础上,以各备用电源负载率期望值为目标,实现特定电力系统快速故障恢复.以复杂舰船环形供电系统为研究对象,对所提出故障恢复方法与现有智能化故障恢复方法进行了对比试验,结果表明,该方法不仅提高了故障恢复速度,还使恢复后电力系统具有较强的鲁棒性.     

耙头波浪补偿系统的液压工作压力确定及波动变化分析

根据耙吸挖泥船波浪补偿系统的工作原理,提出确定系统液压压力的工程实用计算方法,在准静态假设的基础上,研究活塞杆伸出或缩进时系统压力的波动情况。对系统配置蓄能器体积参数进行敏感性分析,研究表明蓄能器体积宜为液压缸活塞行程体积的10倍。提出的计算方法与研究结论可用于指导疏浚工程中合理设定耙头波浪补偿系统液压工作压力,也可为被动波浪补偿装置的研究提供参考。     

厄立特里亚扎拉河地下水资源评价与可开采潜力分析

为了确保科卡金矿项目可以获得持续性供水,避免过度抽水导致周边地区生态环境失衡,通过抽水试验、地震勘探等方法对地下水资源进行评价,并建立了水均衡模型,探究该地区地下水的可开采潜力。结果表明:该地区含水层具有高渗透性,出水量超过20 L/s,总存储量计算值为5.3 Mm3;较厚的冲积含水层可满足该项目运行8年的用水需求。水均衡分析结果显示,平水年的河道径流可以提供足够的入渗补给,使含水层恢复至最大储量;模拟3种气候条件下,含水层出现的平均降深为2.21~2.65 m,平均地下水位约为15.1 m,且从含水层中抽取水对周围环境并无显著影响。     

移动船舶通信网络的信道均衡技术研究

信道均衡问题是移动船舶通信网络研究中的重点课题之一,目前存在的解决方法主要有2种:基于神经网络和基于遗传算法的信道均衡技术,这2种方法经实践,信道分配效果较差,导致产生了极大的误码率,影响了数据传输质量。针对上述问题,研究一种基于蚁群算法的信道均衡技术。该技术首先需要建立一个移动船舶通信网络的信道均衡模型,然后利用蚁群算法对该模型进行求解,找出最佳的信道均衡方案。结果表明:与传统基于神经网络和基于遗传算法的信道均衡技术相比,利用本技术进行信道均衡后,误码率分别降低0.32×10–5%和0.05×10–5%。