Incorporating Driver Behaviors in Network Design Problems: Challenges and Opportunities

The goal of a network design problem (NDP) is to make optimal decisions to achieve a certain objective such as minimizing total travel time or maximizing tolls collected in the network. A critical component to NDP is how travelers make their route choices. Researchers in transportation have adopted human decision theories to describe more accurate route choice behaviors. In this paper, we review the NDP with various route choice models: the random utility model (RUM), random regret-minimization (RRM) model, bounded rationality (BR), cumulative prospect theory (CPT), the fuzzy logic model (FLM) and dynamic learning models. Moreover, we identify challenges in applying behavioral route choice models to NDP and opportunities for future research.     

An efficient and exact event-based algorithm for solving simplified first order dynamic network loading problems in continuous time

In this paper a novel solution algorithm is proposed for exactly solving simplified first order dynamic network loading (DNL) problems for any generalised network. This DNL solution algorithm, termed eLTM (event-based Link Transmission Model), is based on the seminal Lighthill–Witham–Richards (LWR) model, adopts a triangular fundamental diagram and includes a generalised first order node model formulation. Unlike virtually all DNL solution algorithms, eLTM does not rely on time discretisation, but instead adopts an event based approach. The main advantage of this approach is the possibility of yielding exact results. Furthermore, an approximate version of the same algorithm is introduced. The user can configure an a-priori threshold that dictates the approximation error (measurable a-posteriori). Using this approximation the computational effort required decreases significantly, making it especially suitable for large scale applications. The computational complexity is investigated and results are demonstrated via theoretical and real world case studies. Fixed periods of stationary demands are included adopting a matrix demand profile to mimic basic departure time demand fluctuations. Finally, the information loss of the approximate solution is assessed under different configurations.     

京秦线提速路涵过渡段动力仿真与试验对比

结合京秦线提速改造工程进行了列车 路基动力仿真计算。在不同速度条件下,通过对路涵过渡段加固前后状态下机车车辆运行安全舒适性指标、轨道及路基主要动力性能指标的分析计算,对京秦既有线路涵过渡段提速到200km/h的适应性及加固方案的可行性提出了相应评价意见与建议,并与随后的实车试验进行了对比。试验测试结果验证了仿真分析的可靠性。     

汽车ABS转弯制动控制模式的研究

简述了防抱死制动系统的工作原理,分析了车辆转弯制动时的动力学模型及模糊控制理论的特点。借助于MATLAB—SIMULINK仿真,得出实验仿真结果。     

补水条件下土体水分场的动态测试

为了揭示土体中水分迁移的运动机理,应用美国水分传感器及采集设备（6050X1 trase system）,对封闭系统的小型试件进行恒温条件下底部补水的动态测试,得出土体含水体积分数随时间的变化曲线、浸润面上升速率和水通量与浸润面上升高度的曲线,并回归出浸润面上升速率与上升高度以及水通量与浸润面上升高度的关系式。研究结果表明：在试件中引起水分迁移最主要的因素是基质势和重力势;土体中各点的含水体积分数从试件底部开始到试件顶部逐渐增大,土体浸润面上升速率和水通量随迁移路径的增长呈减小趋势;土体的三相介质构成及孔隙连通性等因素是影响水分迁移路径与迁移动力的重要因素。     

提速线路轨道不平顺波长的动力仿真

基于耦合动力学理论,利用有限元方法建立了车辆-轨道耦合系统振动分析模型,输入不同截止波长的不平顺数据进行动力仿真计算,以确定轨道不平顺管理波长范围.高低不平顺主要影响车体的沉浮和点头运动,引起车体垂向加速度增大;轨向不平顺主要影响车体的侧滚和摇头,引起车体横向振动加速度增大.长波不平顺的影响主要体现在车体振动上,因此本文选定车体加速度作为确定不利波长的判定指标,对提速线路200km/h和250km/h速度下轨道不平顺波长管理的范围进行了探讨,并提出了提速线路轨道不平顺波长管理的建议.     

沪宁城际铁路轨道高低不平顺状态分析

为分析轨道高低不平顺对沪宁城际铁路列车运行动力学性能的影响,建立了车辆轨道耦合模型,计算得到不同轨道谱激扰下的列车动力学性能指标,包括沪宁城际铁路实测轨道不平顺、秦沈有砟、无砟谱和德国高干扰、低干扰谱.经对比分析,结论如下：沪宁城际轨道谱实测不平顺激扰下,列车各项动力学性能指标均为最优值,且满足相应限值要求,反映出沪宁城际轨道良好的平顺性;其他4种轨道谱激扰下列车各项动力学性能指标也均满足相应限值要求,能够保证列车舒适度及行车安全.研究成果可为沪宁城际铁路养护维修中轨道高低不平顺管理提供参考.     

不平整路面上的汽车动荷载

考虑汽车侧倾因素在路面不平引起汽车动荷问题中的影响,建立了4自由度车辆模型,并据此模型实例分析计算了在路面波幅一定的情况下,汽车在不同波长路面上以不同车速行驶时产生的车辆动荷载。     

基于混合进化策略算法的并行多机调度问题研究

描述了一类带工艺约束的并行多机调度问题，其工艺约束的特点在于工件的加工需要多种不同类型机器同时协同工作来完成，为求解此类调度问题，采用进化策略与局部搜索相结合的混合算法，提出一种工件加工的机器动态调度策略，寻求生产调度完工时间和机器负荷均衡的优化。     

路面不平整引起的汽车动荷载计算分析

笔者理论分析了汽车行驶在波浪形路面上时汽车对路面的动荷载作用 ,推导了汽车动荷载与路面波形的理论计算公式 ,实例计算了在给定汽车结构参数、行驶速度、波形路面的波长、振幅时的汽车动荷载 .