Ⅰ—Ⅱ混合型裂纹相变增韧分析

采用压力敏感准则和权函数法相变增韧陶瓷Ⅰ－Ⅱ混合型裂纹的增韧效应进行了理论预测,分别给出了静止裂纹和定常扩展裂纹相变塑性屏蔽的理论表达式。结果表明：相变对静止裂纹有负屏蔽效应,并随KⅡ／KⅠ的比值增大而增大;对定常扩展裂纹的增韧结果除与材料弹性模量、相变尾区高度和相变体积分数和有关外,还随KⅡ／KⅠ的比值增大而减小。     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

汽车仿真中三维路面模型生成系统开发

提出了根据多功能激光路面检测仪测得的路面信息,利用Delaunay三角剖分结合加权函数插值生成三维路面模型的算法,在此基础上开发了路面生成系统,该系统可以生成不同网格形式的路面模型及其相应的路面文件,可以直接被汽车仿真软件调用.通过功率谱对比与Adams仿真分析对生成的路面模型进行验证,结果表明生成的路面模型能够真实地反映实际路面不平度的特征.     

公路技术评价方法

针对目前国内外公路技术评价方法比较单一、结论不尽全面这一问题, 通过研究建立了公路技术评价方法体系, 主要包括公路网的技术评价和公路性能的技术评价两个方面。在研究过程中, 采用模糊评判法、功能重要度系数法等数值分析方法, 并将此评价体系应用到实践中, 取得了良好的评价效果     

区域公共物流中心规模和选址问题

阐述了中国发展区域公共物流中心(Region Public Logistics Center, RPLC)的必要性和必然性, 即区域经济的发展必将增加不同区域间的物流量, 同时它也会大大促进城市化进程, 从而产生区域内部的交通和环境等问题, 进而限制区域经济的发展和降低人民的生活质量。RPLC的建设有益于形成高效的物流系统体系和有利于信息流的管理利用。给出了优化RPLC规模和选址的数学模型, 并采用非线性规划和排队理论对模型进行推导。     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益. 在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.     

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针对区域公共物流中心(Regional Public Logistics Center, RPLC)选址问题,考虑到选址问题的不确定性,运用场景规划技术,建立RPLC选址双层规划模型。上层规划模型最小化RPLC建设及运营费用,下层建立分车型随机用户均衡模型用以描述城市内车辆的路径选择。通过预估RPLC在未来运营中可能出现的各种场景,确定相应场景下变量的取值,并求解双层规划模型、确定该场景下的最优选址结果;根据场景发生的概率选取在各种场景下加权平均费用最小的选址结果作为最终结果。同时,本文给出了求解该问题的离散粒子群算法和数值算例。结果表明,所建立的模型和求解算法是有效的,能较好地解决RPLC选址的不确定性,这对于节约RPLC建设和运营成本,减少投资风险是可行的。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

基于遗传算法的动态交通分配研究

主要研究动态系统最优（DSO）模型。以总的花费时间最小为目标函数,对模型的节点集、路段集分别进行研究。通过模拟路段的流入量、流出量和路段上的交通量来建模。用传统的迭代算法解决动态交通分配问题非常复杂,而对传统迭代算法进行改进或用遗传算法等新的智能算法求解则会很简洁和方便。     

基于最优加权Steiner树的枢纽型物流中心选址问题

为了满足近年来物流运输业快速发展的需要,促进物流中转运输网络的合理化建设,研究了枢纽型物流中心的功能和选址原则,详细分析了影响枢纽型物流中心选址的各种因素,提出了基于结点带权的欧氏Steiner最优树的枢纽型物流中心选址方案.针对该方案设计了相应的智能优化算法,并进行了具体的程序实现.借助该方案不仅可以使总的运输成本最小,而且能够在无需事先确定备选点的数量和位置的情况下实现同时确定枢纽型物流中心的数量及位置的目标.最后以长三角地区枢纽型物流中心的建设问题为背景,对各种数据进行了仔细的分析比较,从中确定若干区域作为物流服务需求点集,并将各种因素的综合效用作为物流需求点的权值,对上述算法进行了有效性验证.