地铁车站人员疏散的计算机仿真研究

文章介绍了现有的地铁车站疏散时间的计算方法及其不足,提出了用计算机仿真模拟来得出疏散时间的新方法.其采用的仿真系统建立在元胞自动机技术的基础上,以概率的方法对疏散群体中的个人建模.而影响疏散过程的各种因素,如能见度、拥挤程度、以及人的不同心理状态等,都以参数的形式在仿真系统中加以反映.通过对地铁车站人员疏散过程的仿真模拟,可以获得疏散的时间和动态过程,从而评价及优化车站的布局及疏散预案.     

岩锚梁施工新技术

文章主要介绍特大断面地下厂房、洞库中岩锚梁的岩台开挖、锚杆及混凝土施工的成功做法,并指出了岩锚梁施工中的关键技术.     

采用不等刚度T型梁在旧桥改造上的应用

根据所需荷载横向分布系数确定大边梁的刚度。     

随机变量多重Weibll统计模型及其参数最优估计

汽车及其零部件的失效时间是典型的随机变量。在汽车可靠性研究过程中，人们一直用一些简单统计理论模型来描述汽车可靠性问题，如正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等。这些简单分布常常不能很好地描述实际数据，这就需要使用比较复杂的统计理论模型。在使用复杂统计模型时必须确定比较多的参数。而矩法、最大似然法等常用的参数估计方法，尚不能估计出复杂统计模型的参数；而图形参数估计方法虽然确定随机变量分布的种类，但估计参数的精度不高。此外，也缺少评判理论统计模型合理性的客观标准。基于威布尔的适应性，多重威布尔分布适合用来描述随机变量的复杂统计分布。为了正确地估计多重威布尔分布的参数，笔者按照最小二乘法的原则，建立了多重威布尔分布参数估计的最优化模型。将二次、三次内外插值线搜索方法和Levebberg-Maguardt搜索法和Gauss-Newton方法交替使用，确保求得参数的最佳估计。几个不同类型的算例表明，多重威布尔分布在描述随机变量的复杂统计分布方面具有强适应性，多重威尔分布参数估计的最优化模型和优化算法具有稳定的收敛性。