钢管混凝土拱桥吊杆施工技术优化研究

有吊杆参与的桥梁结构均存在结构线型调整与吊杆索力优化问题,吊杆张拉状况很大程度上可决定桥梁结构最终的外形和内力分布情况。以钢管混凝土拱桥吊杆施工优化关键技术为对象,研究吊杆施工初始张拉力的确定以及不同吊杆张拉顺序对成桥状态的影响。     

水力数值模型在合流污水一期系统中的运用与研究

该文根据水文学、水力学和计算机模拟技术的发展,通过计算机水力模型技术,对上海合流一期排水系统运行进行模拟,提出系统内相关泵站的运行优化方案。然后经过现场实际检验,获得了合理的控制方式,使整个系统更高效、更稳定地运行。     

冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响研究

为了研究冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响,通过室内三轴试验和冻融循环试验对3种塑性指数的土样进行了研究。结果得到:当冻融循环次数增加时,剪切强度随着塑性指标的增加而有所增大;当塑性指数相同时,剪切强度随冻融次数增加与围压增加改变各不相同,与冻融循环次数成反比,与围压成正比。并且冻融循环6~7次后,3种塑性指数土样的剪切强度的变化均会趋于平缓。     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

高校二级单位网络教学管理系统研究与开发

通过对教学管理运行机制的分析,进行了系统总体和用户界面设计,实现了教学管理所需的各项功能,建立起管理员、教师和相关部门之间的有效关联。实践证明该系统对强化教学监控、保证教学质量、提高管理水平和效率等方面都具有十分重要的意义。     

基于计算流体动力学的最小阻力船型自动优化

基于计算流体动力学(CFD)理论,利用iSIGHT 优化设计平台构建一种船型自动优化方法。该方法集成船型变换及自动生成技术、CFD 技术及优化算法。优化过程中,编制船型参数化融合模块实现船型变换与SHIPFLOW软件输入数据间的自动连接;采用遗传算法与二次序列规划法相结合的组合优化方法实现从全局探索再到局部空间寻优的整个流程。以某双艉集装箱船为例,优化后船体兴波阻力明显下降,总阻力也得到显著的改善,获得了设计航速下总阻力最小的船艏与船艉线型组合,表明了该方法的可行性与有效性。研究显示,所提出的方法可以获得阻力性能优良的船体型线供设计者参考,具有较强的工程适用性,在基于CFD的船型自动优化方面具有广阔的应用前景。

     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.