基于CFD的双艉船型阻力数值预报

根据船体阻力成因和预报方法的讨论分析,提出一种应用计算流体动力学（CFD）理论进行双艉船型阻力数值预报的方法。该方法采用势流理论计算兴波阻力,基于粘性流理论计算粘性阻力。通过对某典型散货双艉船与液货双艉船在不同航速下的阻力预报及其试验数据的比对分析,结果显示,预报误差基本控制在4%以内。研究表明,该方法计算效率较高、易于实现、经济性较好,且预报精度能满足工程需要,具有较强的工程实用性。     

Modelling heavy vehicle car‐following behaviour in congested traffic conditions

This study develops a car‐following model in which heavy vehicle behaviour is predicted separately from passenger car. Heavy vehicles have different characteristics and manoeuvrability compared with passenger cars. These differences could create problems in freeway operations and safety under congested traffic conditions (level of service E and F) particularly when there is high proportion of heavy vehicles. With increasing numbers of heavy vehicles in the traffic stream, model estimates of the traffic flow could be degrades because existing car‐following models do not differentiate between these vehicles and passenger cars. This study highlighted some of the differences in car‐following behaviour of heavy vehicle and passenger drivers and developed a model considering heavy vehicles. In this model, the local linear model tree approach was used to incorporate human perceptual imperfections into a car‐following model. Three different real world data sets from a stretch of freeway in USA were used in this study. Two of them were used for the training and testing of the model, and one of them was used for evaluation purpose. The performance of the model was compared with a number of existing car‐following models. The results showed that the model, which considers the heavy vehicle type, could predict car‐following behaviour of drivers better than the existing models. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

紧邻大型深基坑的地铁隧道沉降预测方法研究

针对紧邻大型深基坑的地铁隧道因其变形影响因素复杂、变形控制严格而难以准确预测其沉降变形的问题,文章引入对小样本、复杂、非线性数据具有优越预测性能的支持向量机理论,并利用蚁群优化算法搜索支持向量机最优参数组合,建立了优化的支持向量机预测模型。应用该模型对南京市地铁1号线某段隧道的预测结果表明,该模型预测精度高,能够准确反映隧道变形趋势,可以满足紧邻大型深基坑地铁隧道沉降预测的要求。     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节．本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测．为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法．首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分另lj从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的．在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的．     

公路隧道围岩变形破坏理论研究

采用理论分析、数值模拟以及现场监控量测等手段对公路隧道围岩变形破坏理论进行较深入的研究。通过分析开挖过程中围岩损伤演化,获得了损伤变量与围岩材料参数之间的关系,提出了围岩力学参数的预测方法。通过岩体破坏机理、围岩损伤应力影响范围以及影响围岩稳定性的各个因素综合研究,建立了卸荷状态下的围岩损伤本构关系和基于能量耗散的损伤本构模型。基于一般弹塑性数值分析原理,建立了考虑围岩参数劣化过程的隧道围岩损伤演化分析方法,分析了开挖应力状态下隧道围岩的弹塑性损伤演化机理。建立了基于经验公式和基于围岩渐进性破坏理论的公路隧道围岩压力演化趋势及预测模型,提出了公路隧道围岩压力演化趋势的预测方法。     

振弦式应变计测试混凝土线膨胀系数的研究

提出了一种在混凝土试件中埋入振弦式应变计测试线膨胀系数的方法,并将测试结果与直接加热法进行了对比,证明本方法测试结果可信,且操作简便。采用本方法对混凝土试件进行了230d的长期测试,得到了混凝土线膨胀系数随龄期变化的规律。结果表明,混凝土线膨胀系数在早龄期（2~3d）变化较为剧烈,后期趋向均匀,并略有减小,与现有研究结论一致。     

加入粘弹性阻尼器的高楼桅杆风振响应分析

高楼顶部设桅杆是一种常见的结构形式以满足建筑功能的要求。为分析在风荷载激励下桅杆对主体结构的影响,以及高耗能粘弹性阻尼器对桅杆和主体结构的振动控制效果,根据Davenport风速谱理论,采用AR线性滤波法模拟出空间、时间相关的脉动风速时程,并采用ETABS有限元软件进行风荷载激励下的时程分析。结果表明,高耗能粘弹性阻尼器的加入使主体结构的桅杆放置层桅杆周围部分杆件的内力有了较大幅度的减小,桅杆的动力响应得到了有效控制。     

舰炮测速雷达的初速预测精度分析

测速雷达有效提高了火炮系统射击精度,而对于初速的预测模型各型火炮还不尽相同。针对火炮连续效力射下的初速随机散布,采用当前射击滑动平均初速作为预测值以及当前射击前的全部初速平均值作为预测值,求得预测值与当前实际测量值的一次差,并对结果进行统计分析,观察各种统计样本下的初速预测精度。     

基于GM(1,1)模型的十堰旅游数据预测研究

十堰市旅游人次与旅游收入之间存在着较强的正相关关系。运用GM(1,1)灰色预测模型和Matlab软件,对十堰旅游收入及旅游人次进行了预测。讨论了GM(1,1)生成的预测值,指出存在的问题,并提出促进十堰旅游业平稳健康发展的建议。     

混合径向基神经网络对货运量的预测

为了定量预测多个外部因素影响下的货运量,建立了混合径向基神经网络模型.该模型以径向基神经网络为模型主体,并结合二阶振荡粒子群优化算法和灰色预测方法构成混合预测模型.该神经网络模型的参数设置更加简便,收敛速度更快.实例预测得到的结果相比较其他预测方法绝对误差值更小,误差变化范围更加稳定,证实了该神经网络模型的有效性,表明了其在多因素影响下的货运量预测中具有很好的适用性.