船舶与海洋工程中的焊接变形预测方法研究概述

文章介绍了焊接变形预测理论的发展及现状,并将其归纳为基于实验和理论相结合的经验计算阶段、基于计算机数值模拟的模型分析阶段、基于新兴数据挖掘方法的研究应用阶段三个标志性阶段,详细论述了每个阶段预测技术在实际中应用的优劣.着重以BP、RBF人工神经网络为例阐述了神经网络等数据挖掘方法在焊接变形预测中的应用前景,并指出了目前存在的不足及未来亟待研究的方向.     

高速公路运营收入预测软件的开发

高速公路运营收入预测是高速公路企业进行财务评价的基础,根据交通量和收费标准相结合的预测方法,用V isual Basic编制的小程序实现高速公路基年和未来年运营收入的快速预测,从而结束了手工计算的估算方式,大大提高了工作效率。     

基于SPSS主成分分析法在公路客运量预测中的应用

分析选取影响公路客运量的主要因素,基于SPSS统计软件对各因素进行主成分分析,将众多相关因素简化为少数不相关因素,消除由于变量过多导致的多重共线性影响,构建了河南省公路客运量预测模型。实例证明,该模型具有较高的精度,能够满足河南省公路客运量预测的需要。     

隧道与互通出口小净距路段换道可靠性研究

为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明：交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。     

基于平整度指标的农村公路路面使用性能评价方法

为了应对全国农村公路网较大体量的检测,提高低等级农村公路(三级公路及以下)检测的低成本、便捷性、易操作性,开发了一套基于3轴MEMS陀螺、3轮内置MEMS加速度计、双GNSS导航模块的低成本、高可靠性的低等级农村公路平整度检测原型系统。通过分析8000多公里农村公路沥青路面和水泥混凝土路面的检测数据,对于低等级农村公路,当路况较差时,执行单一的平整度检测即可通过数学模型较为可靠地得到路面使用性能评价结果,并提出了农村公路大范围路网检测的检测策略和方案,将RQI作为农村公路普遍检测指标,对路况较好的路段,在RQI检测的基础上进行PCI抽检,提高路面使用性能评价的准确性,从而保证良好的检测效果的同时降低农村公路的检测成本。     

运营荷载作用下钢混组合梁桥抗弯性能可靠度研究

为分析实际运营荷载作用下钢混组合梁桥的抗弯结构可靠度,建立了钢混组合梁结构可靠度评估方法。首先,确定了钢混组合梁抗弯失效的极限状态方程,并确定了采用i-HLRF算法计算结构可靠度指标;其次,建立了基于全截面塑性的钢混组合梁截面抗弯承载力计算模型,结合文献中105组钢混组合梁试验数据对该计算模型的不确定量度进行了分析;第三,建立了基于实测车辆数据计算桥梁构件荷载效应极值分布模型的方法;最后,结合某一钢混组合梁连续梁桥结构,计算了正弯矩和负弯矩区域的截面抗弯性能结构可靠度指标。结果表明：基于全截面塑性的抗弯承载力计算模型能够很好地表征钢混组合结构的试验极限承载能力,计算模型不确定性量度与各类结构设计参数没有显著相关性,并服从均值为1.02、变异系数为0.07的正态分布;案例桥梁正弯矩区域抗弯性能计算可靠度指标为4.55,而负弯矩区只有4.06,低于我国混凝土桥梁规范采用的目标可靠度指标(4.2)。     

基于综合交通网络的干线公路客流预测方法

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网络模型;考虑出行经济费用、出行时间、最大出行恢复时间、舒适度等因素,构建了综合交通网络下不同运输方式的阻抗模型;利用额定载客数和单位时间发车次数等参数,实现了综合交通网络下不同运输方式路段最大容量的标定;基于标准客运单元和综合交通网络模型提出了考虑综合交通阻抗的客流分布预测模型,实现了考虑其他运输方式影响的干线公路客流预测,并以黑龙江省哈大绥齐地区为例进行方法验证。研究结果表明:与2019年的实际观测值相比,在无伴行线路时基于综合交通网络的干线公路客流预测方法预测结果平均误差为5.47%,略低于传统四阶段法的6.14%,但在有伴行线路时该方法平均误差为4.58%,远小于传统四阶段法的11.89%;相比传统四阶段法,该方法能够更好地反映综合交通网络结构变化后转移客流对干线公路客流量的影响;相比新增水运线路,新增高速铁路或普通铁路伴行线路对干线公路客流影响更大,更能促使公路客流向铁路进行转移。      

基于动态时间调整的时空图卷积路网交通流量预测

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度, 本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络 (TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征; 引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网 中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节 点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明：TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN (Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。      

实战化条件下突击炮射击提前量误差分析

在实战中,地面突击武器将会在高机动状态下与敌进行交战,武器作战效能将会大幅下降。本文通过分析某型突击炮解命中模型误差,建立误差仿真模型,并应用仿真模型计算不同作战条件下的射击提前量误差和命中概率,依据仿真结果分析误差影响规律并提出在实战条件下提高武器作战效能的措施。