货车列尾保有量计算方法刍议

从赣韶铁路列尾装置使用的实际出发,分析列尾装置的运用流程,讨论了影响列尾装置保有数量的因素及其相互关系,针对规范建议的保有量计算公式,引用机车周转时间法和图解法,对建议保有量计算公式,提出了修正意见,最后以赣韶铁路的实务进行了验证.     

基于多智能体仿真的自动化集装箱码头合理通过能力研究

针对自动化集装箱码头泊位合理通过能力评估问题,基于多智能体仿真建立采用"双小车岸桥(DTQC)+自动导引车(AGV)+自动化轨道吊(ARMG)"工艺的自动化集装箱码头装卸作业模型,对顺岸布置的自动化码头通过能力与码头服务水平、泊位数量之间的关系进行研究。仿真结果表明:码头服务水平(AWTAST)与泊位通过能力呈明显负相关关系,且在一定码头服务水平下,泊位合理通过能力随顺岸式码头泊位数量的增加显著提高。基于仿真结果进行公式拟合,提出了自动化集装箱码头的泊位合理通过能力估算方法,可以为自动化集装箱码头规划与运营提供决策支持。     

多模块连接半潜式平台稳性对比分析

为开发我国海洋丰富的渔业、油气和旅游资源,可以在指定海域布设超大型浮式结构物,作为综合保障基地,提供船舶停靠、人员居住、渔业加工、油气开发、环境监测、飞机起降等多种功能.考虑到建造、运输等因素,超大型浮式结构物一般由多个相同或相似模块连接组成.本文基于一型半潜式平台模块,分别开展单、双、三模块的稳性分析,并对其稳性分析结果进行对比分析,探讨模块数量对平台稳性的影响,为超大型浮式结构物的后续设计与运营提供参考.     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段。入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法。本文详细介绍了汇合控制的控制流程，并与传统的匝道信号调节控制做了比较。当交通量较大时，为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线，有必要对入口匝道实行汇合控制。根据间隙——接受理论，匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定。建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型，并对模型进行了拟合验证。     

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.     

原油进口超亿吨的忧思

今年以来，国际原油价格屡创新高。中国则是“价格越高，进口越多”。来自海关的最新统计表明，今年前10个月，全国进口原油9959万t。增长34．3％，超过去年全年9112万t的水平。预计，全年我国进口原油将首次超过1亿t．达到创记录的1．2亿t。成品油进口也迅速增长，预计全年进口数量将达到4000万t，比上年的2824万t增长四成以上。     

垂直荷载作用下高速铁路摩擦桩基础平面布置形式的三维有限元分析

以几种可能的桩基础平面布置方式为研究对象,通过3D有限元计算,就群桩基础的沉降与桩顶荷载这两个主要问题对前述桩基的不同布王形式进行了分析评估.以尽可能地发挥桩的承载能力、减少沉降和降低工程数量为主要目的.探讨了上述几种桩布置形式的优缺点,并提出了相应的桩型布置的原则与建议.     

大型集装箱码头陆域布局优化

为解决宁波大榭招商国际集装箱码头现有陆域布局散乱、土地利用不充分、堆场容量不足的问题,对码头陆域布局进行优化研究,以期集约化利用土地,增强码头的竞争力和发展潜力。基于调研和分析,梳理当前陆域布局中存在的主要问题;对泊位通过能力和堆场容量的计算分析,合理确定码头总体的运量规模,并以此指导陆域布局调整和优化工作。从土地利用和堆场容量两个方面进行评价,优化工作取得良好的效果。研究提出一种大型集装箱码头陆域布局优化的可行思路,可为类似项目研究提供借鉴。     

预制装配式小箱梁跨中横隔板设置数量对结构整体受力影响分析

以双向六车道高速公路横断面下20m、30m、40m跨径预制装配式小箱梁为研究对象,运用有限元分析软件Midas建立计算模型,量化预制装配式小箱梁中横隔板设置数量对结构整体受力影响。计算分析得出,对于中小跨径预制装配式小箱梁,设置1道跨中横隔板可以大幅减小各主梁跨中活载弯矩,满足各主梁整体协调受力的要求,且施工相对简单、造价经济,是设计的最优选择。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.