多尺度的潜艇集体逃生舱运动过程数值模拟

潜艇集体逃生舱上浮速度过大,导致冲出水面再落水冲击时会产生较大的冲击力,从而对人员造成二次威胁。为了研究集体逃生舱的尺度参数对其运动安全性的影响,建立多尺度逃生舱的上浮运动和入水冲击理论模型,并采用FLUENT和ANSYS/LS-DYNA对集体逃生舱的运动过程进行计算机仿真。研究结果表明,增大集体逃生舱的直径可以减小其出水速度和入水冲击力,有利于提高集体逃生舱的安全性。     

长江口航道规划整治参数及整治方案研究

综合采用案例和理论分析、河势分析以及潮流数学模型研究等手段,在确定航道整治水位、弯道形态和放宽率等参数的基础上,服务于现有航道规划目标和功能定位,研究确定了长江口阶段性航道整治方案和整治线,以指导规划期内的航道建设。研究成果对《长江口航道发展规划》的编制起到一定的支撑作用。     

结构—尾流振子耦合模型参数识别及桥梁涡激振动预测

为准确预测桥梁涡激振动特征,基于结构-尾流振子耦合模型涡激振动预测方法,分析其动力方程及近似解,针对目前结构-尾流振子耦合模型中较难确定的模型参数(质量参数M、流场“stall”效应参数γ、结构对尾流作用的耦合项参数A和范德珀尔参数ε),提出了基于涡激振动风速~振幅曲线的模型参数识别方法。开展某主梁节段模型风洞试验,依据其实测涡振曲线,采用该方法识别模型参数,并预测不同阻尼比的桥梁涡激振动特征。结果表明:近似解精度与ε相关,ε越小,精度越高;ε越小,提出的模型参数识别方法越能准确识别模型参数;基于风洞试验实测涡激振动风速~振幅曲线识别的结构-尾流振子耦合模型可有效地预测桥梁涡激振动特征。     

Random parameter models for estimating statewide daily bicycle counts using crowdsourced data

Persistent lack of non-motorized traffic counts can affect the evidence-based decisions of transportation planning and safety-concerned agencies in making reliable investments in bikeway and other non-motorized facilities. Researchers have used various approaches to estimate bicycles counts, such as scaling, direct-demand modeling, time series, and others. In recent years, an increasing number of studies have tried to use crowdsourced data for estimating the bicycle counts. Crowdsourced data only represents a small percentage of cyclists. This percentage, on the other hand, can change based on the location, facility type, meteorological, and other factors. Moreover, the autocorrelation observed in bicycle counts may be different from the autocorrelation structure observed among crowdsourced platform users, such as Strava. Strava users are more consistent; hence, the time series count data may be stationary, while bicycle demand may vary based on seasonal factors. In addition to seasonal variation, several time-invariant contributing factors (e.g., facility type, roadway characteristics, household income) affect bicycle demand, which needs to be accounted for when developing direct demand models. In this paper, we use a mixed-effects model with autocorrelated errors to predict daily bicycle counts from crowdsourced data across the state of Texas. Additionally, we supplement crowdsourced data with other spatial and temporal factors such as roadway facility, household income, population demographics, population density and weather conditions to predict bicycle counts. The results show that using a robust methodology, we can predict bicycle demand with a 29% margin of error, which is significantly lower than merely scaling the crowdsourced data (41%).     

基于LS-SVM的船舶动力定位有限时间控制器设计

为解决船舶模型存在的具有任意不确定性特征的船舶动力定位控制问题,基于有限时间Lyapunov理论提出一种非奇异快速终端滑模控制策略(NFTSMC),提高系统的收敛速度和抗干扰能力。针对模型不确定性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性函数逼近技术进行补偿控制,引入"最小参数"技术,将在线学习参数减少到1个,解决"维数灾难"问题。仿真对比结果表明,提出的控制策略具有较高的优越性。     

宝兰客运专线路堤段影响车致地面振动的土体参数敏感度分析及反演

采用敏感度分析与数值模拟相结合的方法,对影响高速列车引起地面振动的土体参数敏感度进行分析及参数反演。以宝兰客运专线榆中站附近一段路堤的地面垂向振动现场试验为依托,建立车辆-轨道-路基-地基数值模型与神经网络。以土体参数样本集为输入源,各测点地面垂向振动加速度有效值作为输出,基于敏感度理论计算各测点处的参数敏感度。结果表明:影响地面振动的土体参数敏感度顺序为弹性模量>阻尼系数>泊松比>密度>内摩擦角>黏聚力;阻尼系数敏感度随距中心线距离增大呈上升趋势,其余参数随距离增大变化不大;基于敏感度分析结果,选取相关参数作为待反演参数,将现场实测的各测点垂向振动加速度有效值输入神经网络,反演得出的各参数值与现场实际参数值相对误差均小于5%,在工程可接受的范围之内,证明了神经网络反演方法的可行性。     

半潜式平台结构疲劳特征研究

本文研究2种典型结构形式半潜平台在不同海域结构应力长期分布特征。对比中国南海典型波浪散布与墨西哥湾典型波浪散布特征,计算两海域平台结构应力响应,得到平台结构应力范围长期Weibull分布形状参数。中国南海典型环境条件对于双下浮体式半潜平台结构波浪应力长期Weibull分布形状参数不大于1,对于环形浮箱半潜平台结构波浪应力长期Weibull分布形状参数不大于1.05,为针对中国南海应用简化疲劳分析方法分析半潜式平台结构疲劳寿命提供依据。同时,计算得到两类典型半潜式平台在墨西哥湾典型环境条件下结构波浪应力长期Weibull分布形状参数值不大于0.8的结论,证实对于半潜式平台的疲劳设计,南海疲劳海况较墨西哥湾海况更恶劣。     

交通状态划分的参数权重聚类方法研究

由于交通流量、速度、占有率或密度等参数在交通状态划分中作用不同,本文提出了基于参数权重聚类的交通状态划分方法.根据交通参数数据的相似性,应用基于加权欧氏距离的相似性度量方法构建了交通参数评价函数,并用梯度下降法极小化评价函数对交通参数权重进行求解.将交通参数权重应用于模糊C均值聚类算法（FCM）,得到基于参数权重的FCM道路交通状态划分方法.应用提出的模型对选取的实际交通参数数据进行交通状态划分,并与基于欧式距离的FCM状态划分结果对比.研究结果表明,本文提出的方法提高了交通状态划分精度,更接近交通实际运行状况.     

基于自然村最大潜势度的区域地质灾害气象预警

以地质灾害详细调查、监测为基础,提出了基于自然村最大潜势度的区域地质灾害预警研究方法,建立了自然村最大潜势度、当日激发降雨与前期有效降雨、坡度等多指标的预警模型,并在哀牢山中段东麓的新平县进行了深入研究,分别建立了该地区地质灾害气象预警和警报指标,以该模型指标研制的自动预警系统经过两年的试运行和运行,效果较好.该方法比较适合我国大比例尺（县级）地区地质灾害气象预警工作,提高了预警的针对性,可以作为西南山区其他县市开展地质灾害气象预警工作的参考.