水气双重介质共同作用下滑行艇纵向运动预报

为探究滑行艇水气双重介质共同作用下的运动响应情况,针对喷水推进滑行艇的高速运动原理,建立水气双重介质作用下滑行艇非线性的纵向运动数学模型。分析滑行艇在水气双重介质共同作用下滑行过程中的受力特性,确定艇体受到的重力、浮力、动升力和风压阻力等,改进受风面积和风压力臂的计算方法,提出实时计算滑行艇浸湿长度的计算公式。编写滑行艇纵向运动预报程序,并对不同工况下滑行艇运动的预报结果予以了分析。结果显示,当主机输出功率一定时,计入空气比不计入空气时的航速下降5.1%,升沉量下降0.006 m,纵摇角抬升0.2°,阻力增加1 893 N,动升力减小404 N;而计入风的阻力对滑行艇的运动影响较大,航速下降15.3%,纵摇角增加0.6°,升沉量下降0.021 m,动升力下降1 139 N,阻力增加5 472 N。     

平原区双车道公路交通条件与交通安全的关系研究

以平原区双车道公路交通事故资料为基础,分析了道路平曲线和纵断面线形及交叉口等因素与交通事故的关系,将分析结论和国外研究结果相对比,得出我国平原区双车道公路交通条件与交通安全的关系,并建立交通安全性预测模型,对提升我国双车道公路安全性具有重要的意义。     

动态分段技术在高速公路应急救援指挥系统中的应用

动态分段技术是一项新的线性特征的存储、显示和分析技术,在建立高速公路应急救援指挥系统的过程中,有很多事件的处理过程涉及到了针对线状道路的属性定位问题。文中介绍了动态分段技术的基本概念和基本原理,并结合实际介绍了动态分段技术在高速公路应急救援指挥系统中的应用实例,包括事故定位、影响分析、路况查看等多项问题。使用ArcGIS Server组件与.NET平台实现了基于动态分段技术的高速公路应急救援指挥系统,表明动态分段技术在该系统中的适用性。     

基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.     

遗传退火算法在木兰溪防洪工程软基沉降预测中的应用研究

基于自然进化原理的遗传算法是一种解决岩土工程复杂非线性问题十分有前景的方法。然而遗传算法容易陷入局部收敛,对遗传算法进行改进加入退火因子解决了这一问题。软土地基沉降受众多因素的影响,在时序上表现出复杂的非线性特征。针对木兰溪防洪工程的沉降预测问题,运用MATLAB编写模拟遗传退火算法程序进行了预测分析。计算结果与实测资料基本一致,它在全局优化、非线性优化、多参数优化等方面表现出了传统算法无法比拟的优势。     

Study on State Parameter Control of Intake Air in Utility Tunnels Based on BB-MOPSO北大核心CSCD

In order to explore the control method of the intake air state in utility tunnels when the outside fresh air humidity is too high, taking the ventilation works of a utility tunnel section in Pingtan comprehensive experimental area as the research background, this paper proposes the control method of intake air state parameters for ventilation and dehumidification in utility tunnels under normal and accident conditions, by means of the effective ventilation and dehumidification duration prediction model, the evolutionary multi-objective algorithm (EMOA), and in combination with the ventilation control requirements. The results show that the intake air state parameter controller can be adjusted freely according to the different requirements of decision makers for ventilation fan working duration and dehumidifier working temperature and moisture content, and the optimized appropriate control objectives can be achieved, which is conducive to the real-time decision-making of the intake air state parameter control for ventilation and dehumidification in utility tunnels. © 2022, Editorial Office of "Modern Tunnelling Technology". All right reserved.     

Predicting arterial breakdown probability: A data mining approach

Predicting the probability of traffic breakdown can be used as an important input for creating advanced traffic management strategies that are specifically implemented to reduce this probability. However, most, if not all, past research on the probability of breakdown has focused on freeways. This study focuses on the prediction of arterial breakdown probability based on archived traffic data for use in real-time transportation system operations. The breakdown of an arterial segment is defined in this study as a segment's operating condition under the level of service F according to the highway capacity manual threshold, although any other level of service could be used. Data from point detection and automatic vehicle identification matching technologies are aggregated in space and time to allow their use as inputs to the prediction model. A decision tree approach, combined with binary logistic regression, is used in this study to predict the breakdown probability based on these inputs. The model is validated using data not used in the development of the model. The research shows that the root mean square error and the mean absolute error of the prediction was 13.6 and 11%, respectively. The analysis also shows that the best set of parameters used in the prediction can be different for different links, due to the various causes of breakdown and characteristics of different links. Predicting the probability of breakdown in ahead of time will allow the agencies to change the signal-timing plan that can delay or eliminate the breakdown.     

壁板坡隧道富水逆断层综合超前地质预报实践

壁板坡隧道为沪昆客运专线最长隧道,洞身被3条逆断层带切割,围岩破碎,地下水发育,工程地质条件复杂,针对壁板坡隧道富水逆断层带,建立超前地质预报体系。在分析总结已有超前地质预报成功经验的基础上,从短距离预报和中、长距离预报的角度,建立适用于壁板坡隧道复杂地质条件的超前地质预报体系。在隧道大角度穿越杨梅山-小达村逆断层中,以TSP长距离预测、红外探水短距离预测、超前地质钻探复核预测的方式,准确探知施工中可能出现的富水破碎带的位置和富水程度,为防范施工风险,确保施工安全提供了可靠依据,验证了该超前地质预报体系的可靠性及其效果。     

基于MDDP系统的智能压机线开发

冲压压力机作为汽车制造行业表面件加工的设备,具有多工况,变载荷、重载荷的特点,在零件加工过程中需要持续往复运行。随着设备的负荷不断增大使用年限地不断增长,一些大型的机械故障也因为磨损、疲劳以及维护保养不及时彻底等因素而开始出现,且出现频次逐渐增高。在既有的正常点巡检和例行检修保养的前提下,一些故障和问题仍无法及时发现或提前预判,从而造成了大量的非计划停机时间、人工成本、备件成本的投入。为此,引入了智能设备的概念,开发MDDP系统,实现设备自主监控、诊断、决策和预测。     

几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析

在地震勘探中,尤其在浅层地震勘探、层析成像和地震波法超前探测中初至时间拾取精度直接影响勘探区域地质结构的反演结果，初至时间的自动拾取也是隧道超前地质预报地震数据处理的一个关键环节。介绍4种初至自动拾取算法--最大振幅法、能量比法、STA/LTA（长短时窗比）法和AIC（峰度赤池信息量准则）法，利用云南某隧道超前地质预报采集到的1组地震数据，对4种初至自动拾取算法进行对比分析，结果显示SLA/LTA算法拾取的初至时间更为精确，AIC法、能量比法次之。进一步利用其他隧道超前地质预报采集到的几组数据进行对比分析，获得相同结论。