城市混合交通网络系统优化模型及其算法

针对中国城市混合交通网络的特点,考虑影响出行者交通选择的主要因素,分析了城市混合交通网络中出行者的交通选择行为(包括交通方式选择和路径选择);从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段阻抗函数,提出了城市混合交通网络流量分离及分配的变分不等式模型.在此基础上,以城市交通网络系统总阻抗最小为目标,以城市交通管理的政策为手段,采用双层规划方法构造了城市混合交通网络的系统优化模型,并设计了其求解算法.最后通过数值算例,分析了不同交通需求条件下,各种出行方式的流量变化情况以及应采取的系统优化策略.计算结果表明:无论在拥挤条件下还是在非拥挤条件下,优先发展公共交通都是降低网络总费用的有效手段.     

基于《公路桥梁技术状况评定标准》的桥梁评定管理系统开发

《公路桥梁技术状况评定标准》（JTG/TH21-2011）作为公路工程行业推荐性标准对桥梁评定工作的系统化规定及其评定细则和量化标准较04规范,评分计算工作更加复杂,评定周期大大延长。因此,利用C#语言开发桥梁评定管理系统,实现新规范评定工作的软件化,并更细化了规范的评分方法,极大地简化评分计算工作,缩短了评定周期;在评定结果基础上开发的管理系统,帮助用户更加便捷地管理日常检测数据,观察构件、部件的老化情况,为公路桥梁养护决策提供有力支持。     

舰船电力推进系统故障仿真软件关键技术研究

提出了采用计算机仿真产生专家系统所需样本,并设计出电力推进系统故障仿真软件体系结构,阐述了软件开发中的模型管理、数据共享、模型控制等关键技术,从而在降低横型程序和故障诊断软件之间的耦合度的同时,实现模型程序和仿真软件之间快速的交互信息。     

德尔菲法在边坡支挡设计方案优选中的应用

针对边坡支挡设计前期信息少且设计方案影响因素多的问题,提出用德尔菲法优选边坡支挡方案的新方法。以昆洛线K1+440～+780边坡为例,聘请15位专家,经两轮征询,对边坡支挡稳定性、造价、工期、结构耐久性、对环境影响和施工安全6项方案优选的权重进行了研究,应用加权求和法得到方案的优劣排序。研究结果表明:优选方案与实际相符,可为工程设计提供重要依据。     

东莞水道大桥施工加载程序设计

东莞水道大桥是东莞五环路西环段上的一座特大桥,主桥采用三孔50 m+280 m+50 m的中承式钢管混凝土系杆拱桥。该文重点介绍该桥主桥施工加载程序设计。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

AJAX技术在Struts验证框架中的应用研究

Ajax是当前流行的一种适用于Web应用开发中的技术，它可以实现无需刷新整个页面，就可以动态更新页面中一部分的内容本文。在介绍Ajax技术和Struts验证框架的基础上，提出了将Ajax技术运用于Struts验证框架中进行数据验证的方法。Struts验证框架通过加入Ajax技术，使得Web应用程序的运行效果更接近于桌面应用程序。     

A multiobjective model for maximizing fleet availability under the presence of flight and maintenance requirements

Every aircraft, military or civilian, must be grounded for maintenance after it has completed a certain number of flight hours since its last maintenance check. In this paper, we address the problem of deciding which available aircraft should fly and for how long, and which grounded aircraft should perform maintenance operations, in a group of aircraft that comprise a combat unit. The objective is to achieve maximum availability of the unit over the planning horizon. We develop a multiobjective optimization model for this problem, and we illustrate its application and solution on a real life instance drawn from the Hellenic Air Force. We also propose two heuristic approaches for solving large scale instances of the problem. We conclude with a discussion that gives insight into the behavior of the model and of the heuristics, based on the analysis of the results obtained.     

边坡稳定可靠性分析程序研制

研制了一个具有四大功能的边坡稳定可靠度分析系统.可以对基本随机变量异常值进行剔除和从7种常用的分布函数中选出最优的拟合函数.介绍了验算点计算过程,研究了基于稳定性系数计算式为隐函数的边坡滑动模式的响应面可靠度计算方法.将各模块功能集成系统后,对系统分析结果的准确性进行了验证.作为系统部分功能的展示,分析了某边坡工程最终可靠度对基本参数的变异性和相关性的敏感性.研究结果表明,本系统具有工程实用价值和理论意义.     

Modeling capacity flexibility of transportation networks

Flexibility of the transportation system is one of the important performance measures needed to deal with demand changes. In this paper, we provide a quantitative assessment of capacity flexibility for the passenger transportation network using bi-level network capacity models. Two approaches for assessing the value of capacity flexibility are proposed. One approach is based on the concept of reserve capacity, which reflects the flexibility with respect to changes in terms of demand volume only. The second approach allows for variations in the demand pattern in addition to changes in demand volume in order to more fully capture demand changes. Two models are developed in the second approach to consider two types of capacity flexibility. The total capacity flexibility allows all users to have both route choice and destination choice when estimating capacity flexibility. The limited capacity flexibility estimates how much more demand volume could be added to a fixed demand pattern by allowing the additional demand to deviate from the fixed demand pattern. Numerical examples are provided to demonstrate the different concepts of capacity flexibility for a passenger transportation system under demand changes.