内河船舶波浪载荷研究

利用内河波浪散布图和修订波浪谱对内河系列船舶进行了波浪载荷的计算预报,首次分析了内河船舶波浪载荷的规律和特点,并与俄罗斯内河登记局(RRR)和法国-德国船级社(B-G)的内河规范载荷对应的等效模数要求进行了比较分析。结合实船测试结果表明：波浪载荷变化规律与国外同类规范一致,预报波浪载荷水平与测试结果及国外同类规范要求相当。内河船舶波浪载荷预报应考虑航速和水深的影响,载荷预报结果可以作为制定内河波浪载荷公式的基础。     

大深度浮力驱动式水下运载器的浮潜运动研究

基于模型试验,对大深度浮力驱动式水下运载器的上浮运动进行研究与分析,基于数值仿真,提出大深度浮力驱动式水下运载器浮潜运动的快速预报方法,并将预报结果与模型试验结果进行对比,证明快速预报方法的准确性。使用快速预报方法,针对水下运载器比重变化、流体密度变化、水下运载器初速度以及水流扰动4种因素对浮潜运动的影响进行研究.此外,对水下运载器作六自由度运动时所受的水动力进行计算,为后续的六自由度运动预报和研究提供基础。     

钛合金疲劳小裂纹扩展行为预报方法研究

针对小裂纹扩展阶段裂纹尖端塑性区域尺寸相对于小裂纹长度是不可忽略的问题,在考虑小裂纹效应裂纹扩展速率修正模型基础上,对该模型中裂纹尺寸进行修正,即裂纹长度等于真实裂纹长度加上平面应变状态下裂纹尖端塑性区域一半;并利用修正后的模型对钛合金材料不同情况下疲劳小裂纹扩展速率和寿命进行预报,同时将预报结果与试验值比较.结果表明:修正后的预报模型对小裂纹扩展速率和寿命均有很好的预报效果.     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

长江下游江心洲水道河床演变分析及趋势预测

以现场调研和多年实测资料为基础,采用理论分析与逻辑推理相结合的方法,对长江下游江心洲水道的河床演变及趋势进行了分析和预测。结果表明:江心洲水道处于长顺直河段内,其变化符合顺直型河流河床演变的基本规律;主流摆动频繁,滩槽不稳是河床演变的主要特点;河势总体稳定并将继续维持,但由于上游水流动力轴线难以完全稳定,因而本水道目前的微弯深槽也难以长期维持现状。另外由于河道顺直,这种平面形态也难以维持滩槽的稳定。     

海军舰艇编队雷达系统EMC预测分析仿真研究

针对未来海军舰艇编队作战复杂电磁环境,从系统工程的角度人手,建立编队雷达系统间EMC预测分析模型,并构建仿真软件验证了模型的有效性,能为实施舰艇编队频谱管理提供技术依据.     

水下双层圆柱壳辐射声场欠定分离评估方法研究

水下双层加筋圆柱壳振动和辐射声场的评估对其辐射噪声监测和控制具有重要工程意义。文中通过结构振动模态参与因子向量自身的稀疏特性,分析提出了一种基于结构振动的辐射噪声欠定分离评估方法,可实现有限振动测点情况下的水下复杂结构振动和辐射声场的有效评估。数值和试验结果验证了文中方法的有效性,且所需要的振动测点数目少,具有良好的工程适用性。     

基于手机大数据的城市轨道交通规划策略研究——以石家庄市为例

交通需求分析和预测是城市轨道交通规划的重要依据,然而宏观交通模型的复杂性、数据质量及规划变更等问题容易导致轨道交通客流预测的不确定性。为弥补交通需求和客流预测的不确定性,以石家庄市为例,利用手机大数据从职住分布、职住平衡、出行需求、通勤圈等四个维度剖析城市特征,从城市特征刻画、现状模型校核、发展趋势研判等方面与需求预测模型优势互补,并与巴黎大区横向对标分析,借鉴巴黎大区轨道交通规划和发展的经验,从规划策略层面为城市轨道交通规划提供支撑。