考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

钦州湾围滩工程前后潮流场的数值模拟

基于双时间层的有限差分方法(ADI),建立了水深平均二维浅水潮流数学模型,采用逆风格式和追赶法求解二维浅水方程,通过建立钦州湾二维潮流数值模型重现钦州湾的潮位和潮流变化状况。模拟结果与同步进行的岸边潮位及海上潮流的观测值校验结果表明,实测潮位资料与对应时间的计算结果吻合良好,实测潮流与对应时间的计算结果十分接近。模拟计算结果真实地反映钦州湾的潮位变化和潮流运动状况。钦州湾围滩工程实施前后的潮流场数值模拟研究结果表明该工程建设不会对海域水动力学条件产生较大影响。     

一年潮流数据的调和分析研究

对一年潮流实测数据进行了调和分析试验研究。通过对实测数据和模型残差的频谱分析,验证了调和分析模型及其结果的正确性,并在理论上对模型残差的组成进行了分析,由结果可知,短期气象因素和季节性变化异常是造成调和分析模型偏差的主要因素,且该偏差可能具有较大量级。     

基于神经网络的道路通行能力与交通需求匹配度判别研究

交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景。文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型。该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测。通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性。     

可编程控制器及DCS800直流驱动器在岸桥改造中的运用

分析了集装箱岸桥原控制方案存在的问题,提出采用了可编程控制器和直流驱动器替代原先落后的控制方式,较详细介绍了对岸桥的电源部分、控制系统部分、驱动部分的改造方案。改造后设备故障率大大降低,提高了维护性能和装卸效率。     

全回转起重船主尺度模型研究

分析了国内全回转起重船的发展现状及发展趋势,对现有的船型数据资料进行整理分析,利用EXCEL回归分析、Matlab中BP神经网络工具与RBF神经网络工具分别建立了全回转起重船主尺度与最大起重量的关系模型,并对它们的回归分析误差进行了比较.该模型的建立有利于掌握全回转起重船主尺度要素随起重量的变化规律,对起重船方案设计以及后续的技术经济论证可起指导性作用,有助于该船型的报价设计和初步设计,并可使其总体设计得到优化.     

港口工程建设对湿地生态承载力的影响

采用以生态适宜性分析为基础的区域生态承载力评价,在地理信息技术的支持下定量获取各评价指标的信息,研究港口工程建设对湿地环境承载力的影响。研究表明,该方法是生态承载力评价方法的有效补充,弥补了生态承载力评价的不足。     

船体外加电流阴极保护系统设计中问题的探讨

船体外加电流阴极保护系统国家标准(GB/T3108-1999)中关于设计电流密度的选取并由此计算船体的保护电流总量.由于船舶的结构布局等因素,往往使电极不能按理想的设计方案在船体E进行布置与安装,致使有些部位电流不足,导致部分船体得不到充分的保护.经实船实验证明,在船体设计安装外加电流阴极保护系统的同时,应在艉部等部位相应没计安装部分牺牲阳极以弥补辅助阳极电流之不足.     

高桩码头结构承载力检测与评估方法

既有码头结构在受到不同情况的损伤或者需要升级改造的情况下,需要对其结构承载力进行检测评估,现有研究主要针对旧码头材料耐久性进行研究,很少涉及结构整体承载力研究。通过对大量旧码头结构的调查研究,分析了高桩码头结构常见的损坏原因,总结了高桩码头结构承载检测评估的特点,对已建高桩码头结构承载力检测与评估的前提条件、基本程序以及检测与评估的内容等做了详细的技术说明,为正确进行高桩码头检测评估提供了一套可行的分析方法。     

钢筋混凝土阴极保护阳极胶结材料研究综述

概述了钢筋混凝土阴极保护所使用阳极胶结材料的发展、组成、特点及适用范围,针对各自应用中存在的问题指出需要加以改进的方面,为研发新的性能优良的阳极胶结材料提供借鉴和指导。