煤制油渣对沥青高温-疲劳流变性能的影响研究

采用多重应力蠕变恢复(MSCR)试验、频率扫描(FS)试验、线性振幅扫描(LAS)试验研究煤制油渣对沥青高温性能与疲劳性能的影响.试验结果表明:煤制油渣可以有效降低沥青的不可恢复柔量Jnr,显著提高沥青的高温抗车辙能力及交通适用等级,且当煤制油渣掺量较低时,对沥青高温性能的改善效果较为明显;煤制油渣对沥青恢复率R的改善...     

沥青路面温度状况的统计分析

根据高温季节沥青路面温度观测结果,探讨了沥青路面高温温度场的分布特点,并通过逐步线性回归,建立了沥青路面在任意深度处的日最高温度计算关系式.计算式拟合结果与实测数据比较表明,该式具有较高的精度.     

基于亮度特性的高空间分辨率遥感影像阴影处理研究

在高密度的城市环境中,建筑物产生的阴影遮挡了许多重要信息,导致车辆信息提取不准确甚至无法提取,因此对阴影的处理显得尤为重要.利用遥感影像阴影的几何特征和光谱特征,采用基于亮度的阴影检测方法,通过双峰曲线选取合适的亮度阈值把阴影和光照区进行分割;并用灰度线性映射的阴影补偿方法,通过线性映射对阴影区域进行信息补偿,对高空间分辨率遥感影像的样本数据中的阴影进行试验处理和结果分析,结果证明这一方法是行之有效的.     

轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型.该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数.采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性.通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度.结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度.将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性.     

公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

为降低城市公共自行车调度过程中调度员凭经验确定各站点调度需求量的盲目性,提高调度科学性并缩减调度时间和成本,将城市公共自行车租赁站点调度需求量模型描述为最优化整数规划问题,考虑系统的稳定性和调度触发时间,以高峰时段系统的整体稳定性最强、调度启动时间最晚为目标建立公共自行车租赁站点调度需求量模型.针对该模型特点设计了十进制编码、二人竞赛选择、算术交叉、非均匀变异的遗传算法对模型进行求解.通过调度实例验证模型和算法的可行性,得到各租赁站点的最优调度需求量.结果表明,按照该模型求解出的调度需求量进行调度能够延迟高峰时段的调度启动时间至1.33h,较站点均一化存放率调度延迟0.67h,极大地延缓了调度启动时间并缩减调度工作量.     

山区航道AIS信号场强分布特性

船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS) 在内河应用中, 由于山区遮挡产生大量的信号盲区, 使其效用受限, 使用Okumura-Hata模型研究了AIS通信系统在这些地区的可靠性。在长江三峡坝区航段上基于坝河口、石牌、西坝3个基站设置了29个测点, 其中山区地带为13个测点, 开阔地带为16个测点。测量了所有测点的实际场强, 并与理论场强进行对比分析。使用线性回归法对Okumura-Hata模型的修正参数进行优化, 计算了山区地带13个测点和开阔地带16个测点中距离大于2.9 km的9个测点的修正场强。为验证修正模型的准确性, 在重庆永川航段设置6个测点进行验证试验。分析结果表明: AIS信号在传播过程中3 km为临界距离, AIS信号传播距离小于3 km时, 曲线较平缓, 信号较好, 传播距离大于3 km时, 曲线较陡峭, 信号质量急剧变差。Okumura-Hata模型计算的理论场强与实际场强分布趋势吻合, 但在具体数值上存在差距。验证试验中6个测点的实际场强平均值为-106.636 dBm, 理论场强平均值为-100.982 dBm, 修正场强平均值为-107.710 dBm, Okumura-Hata模型计算结果的平均误差为5.654 dBm, 平均准确率为94.615%, 修正模型计算结果的平均误差为1.071 dBm, 平均准确率为98.329%。     

露天矿山电铲卡车优化设计

在露天矿开采中,增加露天矿经济效益的主要途径是提高大型电铲、卡车的利用率。在考虑露天矿一个生产班次(8 h)内铲位产量、卸点需求、道路运输能力以及电铲装车、卸点吞吐量的能力等约束条件下,针对提高大型设备利用率的目的,提出分别以最少总运量(t.km)、电铲数量和最少卡车数量为目标,建立线性整数规划(0-1规划)模型和非线性规划模型,并给出相应快速算法,结合某矿山实际给出算例对其进行了验证,并分析了目标模型可进一步优化的方向。     

铁路集装箱运输动态服务网络设计及Benders分解算法

充分考虑箱流的中转方案,研究铁路集装箱运输动态服务网络的设计方法。以总成本最小为优化目标,构建了铁路集装箱运输动态服务网络设计的线性规划模型。根据模型特点,采用Benders算法进行求解,将问题分解为服务网络设计的主问题及箱流分配的子问题,通过计算子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面,由此进行迭代求解。为克服算法收敛速度慢的缺点,在主问题模型中添加有效不等式,使主问题更加紧致。以北京、郑州等集装箱办理站构建的运输网络为例,验证了模型和算法的有效性。算例结果表明,对于求解大规模的集装箱运输动态服务网络设计问题,改进后的算法运行46 s得到优化解,GAP为1.56%,未改进的Benders算法运行相同时间后,GAP为45.17%,改进策略的运用有效提高了计算效率; 所得服务网络的总成本比所有箱流均采用直达运输模式服务网络的总成本减少了20%;与现有集装箱班列开行方案相比,优化后的班列发车时段、开行频率在满足运输需求的同时,保证了各组箱流能在规定运到期限内送至目的站。     

隧道群明暗转换对暗反应时间的影响

在设计的暗室中测得42名被试人在不同明暗转换次数下的暗反应时间,研究了明暗转换次数、隧道类型与连接段类型影响下的驾驶人暗反应时间变化;利用重复测量的一般线性与线性混合模型,分析了不同影响因素下的驾驶人暗反应时间;基于隧道类型和连接段类型对驾驶人暗反应时间变化速率的影响,研究了明暗转换次数、隧道类型与连接段类型对驾驶人暗反应时间的交互影响,建立了明暗转换次数、隧道类型与连接段类型的混合线性模型。研究结果表明：驾驶人暗反应时间随明暗转换次数的增加而减少,在经历3次明暗转换后达到最小值并趋于稳定;明暗转换次数、隧道类型与连接段类型对驾驶人暗反应时间交互影响显著,随明暗转换次数的增加,隧道长度与驾驶人暗反应时间的减少速率呈正相关,连接段长度与驾驶人暗反应时间的减少速率呈负相关;明暗转换次数越多,连接段长度越短,驾驶人黑暗辨识错误率越高; 明暗转换次数越多,连接段长度越短,隧道长度越长,驾驶人暗反应时间越短,越有利于交通安全,但频繁的明暗转换与极短的连接段会降低驾驶人的累计黑暗辨识正确率,存在安全隐患。     

基于半监督极限学习机的隧道内车辆RSSI定位方法

为了提高公路隧道突发事件的判别效率,实现道路交通状态全天候监测,以智能公路上泛在无线传感网络为基础,研究了基于信号强度指示值(RSSI)的网联车辆定位问题;考虑到隧道内车辆的连续运动特性,提出了一种带有局部线性嵌入(LLE)算法的半监督极限学习机(SSELM)实现RSSI指纹定位;离线阶段利用LLE对少量已标记位置的RSSI样本和大量无标记样本进行降维处理,辨识表征目标位置信息的高维数据对应的低维流形,再基于改进的半监督学习拟合降维后的RSSI与位置的映射关系;在线阶段将实时采集的RSSI数据进行流形降维后,输入校准好的SSELM中估计目标位置;采用无迹卡尔曼滤波平滑估计位置。试验结果表明：相比于已有半监督学习算法,提出的方法在不同车辆行驶速度和部署间距下均能取得较优的定位性能;当已标记数据占比(减少了50%~90%)、未标记数据数量(0~1 000个)和检测器部署间距(10~25 m)等关键指标变化后,本文方法的定位性能仍然保持最佳,其平均误差最低为3.09 m;计算复杂度上,当已标记数据为30%,即仅采集96个参考点样本时,其平均定位误差为3.8 m,训练时间低至8.7 s。可见,带有局部线性嵌入算法的半监督极限学习机在稀疏或密集传感器部署环境中,对不同行驶速度的车辆均能提供理想的定位性能,且训练时间短、样本依赖性低,是进行隧道内网联车辆辅助定位的一种有效方法。