基于eM-Plant的集装箱码头布局规划仿真研究

应用eM-Plant仿真软件对某集装箱码头布局的多种规划方案进行仿真,根据码头的作业流程及系统仿真的特点,设计了基于eM-Plant的仿真流程,建立了包括泊位子模块、道口子模块、堆场子模块、统计子模块的参数化仿真模型,通过对不同规划方案的仿真运行,并对仿真结果进行分析后,得到了较优的方案,为决策者提供有力的支持.     

智能交通在上海城市快速路网运行管理中的应用

从分析上海城市快速道路交通管理的需求入手,对系统功能、总体结构和核心交通流算法模型进行了介绍。这些理论、方法指导规划了上海高架道路先进的交通管理系统实施方案,并集成于延安高架道路上完成了先进的交通管理系统示范工程,显示了良好的社会、经济效益。     

舰用齿轮箱抗冲击能力时域计算

为找出舰船设备的潜在问题或薄弱环节，从而保证舰船的战斗力；以及为避免由于对设备的抗冲击性能不了解即进行冲击试验可能对设备造成的损坏，抗冲击数值模拟分析对于舰用设备是必要的。对舰用齿轮箱抗冲击能力进行时域数值模拟，使用MDT软件建立齿轮箱三维几何模型，利用HyperMesh软件进行前处理以及有限元网格划分，并将有限元模型导入ABAQUS软件，对齿轮箱抗冲击能力进行时域计算。分析数值模拟结果得到了齿轮箱典型部位处冲击响应，总结了齿轮箱抗冲击的一些规律，并找出了齿轮箱结构抗冲击的薄弱环节，为齿轮箱结构优化设计提供了参考。     

桥梁结构连同地基的整体计算方法

本文提出将桥梁上部结构、下部结构和基础连同地基整体计算的方法     

机场货运交通量预测方法研究

该文首先分析了机场货运交通的特点,针对这些与常规交通预测不同的特点,构建了机场货运交通预测模型,模型中不但考虑了机场货邮吞吐量,而且考虑了货运业务的客运需求。最后,以深圳机场规划为例,进行了货运交通预测。     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

200km/h高速机车制动盘及联接件温度场、应力场数值模拟

根据传热学原理,建立了高速机车制动盘的传热数学模型,利用ANSYS有限元程序,对200km/h机车制动盘及联接件进行了温度场、应力场数值模拟。同时进行了1∶1台架试验,试验结果表明,数值模拟具有较高的准确性。并根据仿真结果,得出了制动盘及联接件瞬态温度场和应力场的一般规律。     

机车车辆滚动振动试验台和试验方法

本文阐述了机车车辆室内试验台试验的优点，系统介绍了我国自行研制的机车车辆整车滚动振动试验台，从运动自由度、机械结构到系统的组成，并给出试验台的主要功能参数、试验能力，最后介绍了机车车辆动力学试验台试验方法和试验过程。     

内破裂的数值模拟与分析

应用气—波两相流理论，引入计算流体动力学方法中的SIMPLE（Semi—ImplictMethodforPressure－LinkedEquations）方程，并在此基础上进行改进，对压力筒内的内破裂现象进行了系统的研究。本文发展了一套不依赖于试验结果的预报方法，较之以前的理论研究结果有了长足的进展，所采用的模型与假设能用于多种内破裂状况的模拟与预报。本文对一典型的内破状态进行了数值模拟，结合物理现象对模拟结果进行了分析，并与试验作比较。分析结果以一组计算机所绘图形表示，输出结果可作为压力筒结构动力分析的基础，所研制的程序也可作为内破裂问题流—固耦合研究的一大模块。     

An agent-based approach to modelling driver route choice behaviour under the influence of real-time information

This paper presents an agent-based approach to modelling individual driver behaviour under the influence of real-time traffic information. The driver behaviour models developed in this study are based on a behavioural survey of drivers which was conducted on a congested commuting corridor in Brisbane, Australia. Commuters’ responses to travel information were analysed and a number of discrete choice models were developed to determine the factors influencing drivers’ behaviour and their propensity to change route and adjust travel patterns. Based on the results obtained from the behavioural survey, the agent behaviour parameters which define driver characteristics, knowledge and preferences were identified and their values determined. A case study implementing a simple agent-based route choice decision model within a microscopic traffic simulation tool is also presented. Driver-vehicle units (DVUs) were modelled as autonomous software components that can each be assigned a set of goals to achieve and a database of knowledge comprising certain beliefs, intentions and preferences concerning the driving task. Each DVU provided route choice decision-making capabilities, based on perception of its environment, that were similar to the described intentions of the driver it represented. The case study clearly demonstrated the feasibility of the approach and the potential to develop more complex driver behavioural dynamics based on the belief–desire–intention agent architecture.