浮式平台干拖式运输特性的数值模拟研究

文章针对浮式平台的海上干拖式运输方案进行波浪中的运动响应及加速度分析,基于势流理论对浮式平台干拖式运输方案进行了数值分析,针对不同的海况,研究了干拖式运输状态下的运动响应规律,并针对运输绑扎固定系统的特性开展了研究,可为平台与运输船之间的绑扎设计提供依据,为实际工程中运输方案的设计与优化提供分析基础。     

编队飞行中基于危险区域的后机最优位置研究

编队飞行是实现民航绿色发展的重要措施之一。在前机尾涡危险区域分析的基础上，科学确定后机最优位置是编队飞行的关键。首先，以随机两阶段尾涡消散模型为基础，利用Hallock-Burnham涡模型和诱导滚转力矩系数模型分析后机诱导滚转力矩系数的演变规律。然后，基于设定的安全阈值，给出前机尾涡危险区域，并考虑飞行高度、速度和风对危险区域的影响。最后，基于后机不同位置处的燃油流量减少率，得出编队飞行中后机最优位置。研究结果表明：后机诱导滚转力矩系数随着前、后机之间横向距离的增加，呈先增后减再增的趋势；随纵向距离的增加，呈先缓慢减小后快速减小的趋势；高度越高、速度越小，诱导滚转力矩系数的峰值越高。飞行高度越高、速度越小，前机初始尾涡的危险区域越大；随着纵向距离的增加，危险区域不断减小，并随涡核的下沉不断下降。侧风使危险区域发生偏离，侧风越大，偏离程度越大。顺风会增加危险区域的纵向距离，顶风则与之相反。两架B737-800飞机在12000 m高度以0.78马赫数进行编队飞行时，前、后机纵向距离3000m处，无风情况下后机最优位置为横向距离30 m 或-30 m、垂直距离29 m，此时燃油流量减少率为7.01%。相较于无风，左侧风20 m·s -1 下，燃油流量减少率和垂直距离不变，横向距离增加；顺风20 m·s -1 下，燃油流量减少率增加，横向距离不变，垂直距离减少；顶风20 m·s -1 下，燃油流量减少率减小，横向距离不变，垂直距离增加。     

叠船整机运输与滚装工艺在电厂码头的应用

针对发运码头与用户码头高差过大导致无法选择合适船型进行卸船机整机运输与滚装上岸的难题,选择驳船与半潜船相结合的方式,以“叠船”方案进行卸船机整机滚装上岸。合理确定卸船机运输及上岸船型、现场施工方法及工艺要点等,并对过桥梁进行有限元分析。结果表明,过桥梁的应力和挠度满足使用要求;“叠船”方案实现卸船机整机海上运输及滚装上岸流程的规范化与安全化。     

可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程，占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配，在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能，充分考虑组合动车组类型一致性，动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件，动车组进行一二级修的里程和时间标准等，以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标，构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解，将目标值进行帕累托前沿分析，发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程，同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化，反应了相关运行参数对结论的影响.     

套轨技术在非洲米轨改造工程中的运用

非洲铁路基础设施陈旧落后,既有米轨铁路逐步升级改造为标准轨距铁路的需求日益迫切。套轨铁路作为一种过渡形式的铁路,既能实现不同轨距列车共线运营功能,满足不断增长客货运输需求,又能节约土地和建设资金,减少环境污染。在既有米轨铁路不中断运营情况下,进行标准轨-米轨套轨形式的铁路改造也是非洲铁路在过渡阶段的必然选择,本文对其中涉及的主要技术标准和关键技术进行论述。     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

环境可持续集装箱班轮运输管理研究综述

集装箱班轮运输业如何在追求成本经济性和服务可靠性的同时做好环境可持续性，对航 运企业、港口运营商以及政府组织都提出了新的挑战。围绕集装箱班轮运输在环境层面实现可 持续发展的目标，本文分别从战略、战术和运营等3个层面就措施、技术和规章制度等所做的研究 进行文献综述、分析发展趋势。战略层面，从市场减排机制和政策的制定、绿色政策、技术及措施 评估和企业竞争与合作等3个方面综述；战术层面，从控制油耗或碳排放的班轮运营优化、预调度 式的绿色班轮运营优化和污染排放控制区的设立对班轮运营优化的影响等3个方面综述；在运营 层面，从控制排放的集装箱调运和反应式的绿色班轮运营优化等两方面综述。按照决策水平、时 间脉络和研究主题分析后发现，该领域的研究趋势变化与行业及政府的环境政策紧密关联。其 次，从决策水平和问题类别来看，针对战术层决策的研究远多于针对战略和执行两层。第三，从 决策主体来看，大部分研究以航运公司作为单独的决策主体。本文建议：继续在优化班轮运输中 考虑多目标，将多目标优化作为决策手段可兼顾经济、环境以及社会责任，有利于航运可持续发 展；结合行业实践提炼科学问题，国际航运、尤其班轮运输极易受到政策导向、世界经济环境的影 响；从供应链角度研究集装箱班轮运输的可持续发展问题；为配合在运营层面的努力，还要研究 通过技术途径或手段推动班轮运输业可持续发展；借鉴其他运输行业较为成熟的绿色环保发展 思路促进班轮运输环境可持续发展。     

A maritime safety on-board decision support system to enhance emergency evacuation on ferryboats

Planning emergency evacuation operations in a proactive manner in public marine transportation systems is a critical success factor for passenger and crew safety. Despite the fact that there is a growing attention on safety issues for marine transportation systems, providing a real-time decision support for evacuation planning under different emergency conditions has not yet been addressed. In this context, this paper contributes to the related literature by providing a comprehensive methodology including simulation and statistical analysis along with a three-module decision support system (DSS) for ferryboat emergency evacuation. Emergency evacuation and fire environment are simulated via Maritime EXODUS V5.1 and SMARTFIRE V4.3, respectively. The methodology is applied to a real-life Ro-Ro ferry, and the results not only revealed significant factors on emergency evacuation performance, but also demonstrated the validity of the developed decision support system.     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。