移动卫星通信终端天线的系统设计

移动卫星通信系统的关键技术之一是终端天线的设计。本文给出了低增益多向性天线的几种具体形状、电控相控天线以及机械自动调向线天线阵的设计框图和设计模型。最后初步分析了各类天线的性能特点。     

共轭曲面第二类问题的数字仿真

已知两曲面，在既定的位置条件下，求传动的接触域及速比关系属于共轭曲面的第二类问题，也是该领域的难点问题之一，用传统的方法解决起来非常复杂．论文提出一种数字仿真新方法，以现代计算技术为手段，可充分模拟包含位置误差因素在内的齿面的真实接触，并获得实际速比关系．论述其原理与计算过程，并给出阿基米德蜗杆传动的具体算例．     

用于轨检信号提取的线性相位IIR移变滤波器

提出一种基于谱变换的IIR移变滤波器的设计方法，并利用分块翻转技术实现滤波器的线性相位特性.在满足提取100M范围内的长波不平顺成分的设计参数条件下，仿真计算IIR滤波器的频响误差．仿真结果利明：当翻转块长度为1600时，IIR线性相位滤波器能满足线性相位特性和幅频特性要求，比传统轨检FIR滤涸器节省了95．5％的乘法运算和98．0％的加法运算，前者与后者所需的缓存量之比为9614／2135．利用实测信蚓计算验证了线性相位IIR移变滤波的正确性和有效性．     

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诱增交通量是交通需求预测与交通建设项目评价中的重要组成部分.本文从诱增交通量概念出发，从宏观和微观两个角度阐述了区域诱增交通量产生的机理，分析了现行单个建设项目诱增交通量计算思路的局限性，研究提出了基于区域的诱增交通量计算的多元线性回归模型.论文结合我国的国情，对该模型参数进行了标定，提出了符合中国实际的基于区域诱增交通量计算方法.利用北京地区改革开放之后(1978年至2003年)的数据进行了实例分析，得到了道路建设对交通量的近期影响弹性系数0.17,远期影响弹性系数0.29的结果.     

一类有竞争的物流配送中心选址模型

对已有多个配送中心存在的前提出，新增配送中心为获取最大市场占有量如何进行有效的选址决策问题进行了研究，建立了一个选址决策模型，把求解的问题归结为无约束的非线性规划问题，并给出了迭代算法，最后对如何解决考虑多种选址影响因素及多个新增配送中心的复杂情况进行了讨论。     

基于MQ插值的变形网格在船舶阻力预报中的应用

在非结构切分网格的框架下,发展了一种基于Multi-Quadric插值的变形网格技术,结合CFD软件STAR-CCM+,采用SST湍流模型,并以VOF法进行自由液面的追踪,将该变形网格技术应用于带附体穿浪双体船的阻力预报中。分别以网格的拉伸变形和斜率变形实现了阻流板和尾楔的边界运动,计算了阻流板高度为4 mm、6 mm和8 mm以及尾楔角度为5°、10°和15°时的工况。计算结果表明,变形网格方法与固定网格方法取得了相同的精度;同试验值相比,在不同工况下变形网格最大平均误差约为6.67%,验证了其可行性。但是,相比于固定网格方法,变形网格方法的计算时耗最大可减少40%,因此采用该变形网格方法可极大地提高带可变形附体的船舶的阻力预报效率。     

基于三维势流理论的耐波性数值预报

准确预报船体运动响应对于砰击等波浪载荷的计算以及合理结构设计具有重要意义。船舶在大幅波浪中的运动呈明显的非线性,而现阶段耐波性预报多采用线性切片方法。三维水动力分析软件 WASIM基于时域势流理论,采用 Rankine面元法预报船舶在波浪中的运动响应,并考虑了多种非线性因素。本文以标模 DTMB5512为对象,采用 WASIM预报其在不同航速下的耐波性,并与基于线性切片理论的计算结果和模型试验结果进行对比。结果表明：利用 WASIM计算得到的船体运动响应比其他方法更接近试验值,合理体现了船舶在风浪中的实际耐波性能。因此,利用 WASIM能够较好地评估船舶在波浪中的非线性耐波特性。     

The relationship between urban street networks and private motorized trips at the city level

There are factors that impact car usage in urban areas, such as density, diversity and design, but there have been few studies that examine the relationship between street network factors and car usage at the city level (macro level). This paper focuses on this relationship by introducing urban street network variables, such as blocks per area, nodes per block and length of roads and motorways, as independent variables and the percentage of daily trips by private motorized modes as the dependent variable. The street network in this study includes interconnecting lines and points that present streets, roads, motorways, intersections and blocks. The strength of the relationship in this study is found using multiple linear regression. The findings of this research indicate that an increase in car usage is correlated with an increasing number of blocks per area, number of nodes per block and length of motorways. In addition, because the urban street network is the result of macro-scale planning decisions, considering this relationship can lead to better planning decisions.     

低压气液混输采气管道串接集气模式研究

针对杭锦旗气田高液气比气井井间串接集气距离长、管道压损大的问题,文中用权重法估算了影响管道气液混输距离的因素,表明管道直径是影响集气距离的最重要因素,权重比约56.1%。根据杭锦旗气田气井生产参数,对不同采气管道规格串接模式进行了研究,确定了适用于不同集气量和串接井数的采气管道规格系列,提出了直线式与辐射式相结合的井间串接模式,为杭锦旗气田地面集输站场和管网设计提供技术依据。     

Short‐term traffic flow prediction with linear conditional Gaussian Bayesian network

Traffic flow prediction is an essential part of intelligent transportation systems (ITS). Most of the previous traffic flow prediction work treated traffic flow as a time series process only, ignoring the spatial relationship from the upstream flows or the correlation with other traffic attributes like speed and density. In this paper, we utilize a linear conditional Gaussian (LCG) Bayesian network (BN) model to consider both spatial and temporal dimensions of traffic as well as speed information for short‐term traffic flow prediction. The LCG BN allows both continuous and discrete variables, which enables the consideration of categorical variables in traffic flow prediction. A microscopic traffic simulation dataset is used to test the performance of the proposed model compared to other popular approaches under different predicting time intervals. In addition, the authors investigate the importance of spatial data and speed data in flow prediction by comparing models with different levels of information. The results indicate that the prediction accuracy will increase significantly when both spatial data and speed data are included. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.