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101.
在以往的设计计算中 ,对非圆弧滑坡预应力锚索的设计一般采用指定设计外力而根据整体平衡来确定锚索根数 ,并认为锚索作用力以集中荷载作用在滑面上 ,实际上由于作用在地面的荷载经滑体传递后发生了很大的扩散作用 ,且以往的计算方法是不能找到理论依据的 ,即不满足任何力及力矩的平衡条件 ,因而不尽合理 ,本文根据其受力特点从平衡条件出发 ,导出了确定锚索设计外力的迭代算法公式 ,对工程实际具有较大的理论意义。 相似文献
102.
103.
解决了实时决策支持系统意义下的最短路修复问题(PDSP,Post—Disruption Shortest Path)。对PDSP问题进行了数学描述和定义,建立了数学规划模型,提出了有效算法。研究结果表明,PDSP问题在一定条件下可以转化为新的最短路问题,这为研究实时决策支持系统下的其他网络优化问题提供了新的思路和方法。 相似文献
104.
以分段建造费用与工时成线性关系为前提建立的船体分段制造最低成本数学模型其约束条件呈线性关系,目标函数边际收益递减,将最低成本模型改进为二次规划,利用EXCEL工具进行求解,实例计算逼近全局最优,方法简单实用. 相似文献
105.
随着船舶自动识别系统(AIS)的普遍使用,航海人员可以因此获得更多、更准确的信息.充分利用这些信息为辅助船舶航行、保证航行安全提供支持将更有效地发挥AIS的功用.以《国际海上避碰规则》为依据,应用转向避让原理等相关知识,提出了紧迫局面等的概念并建立了紧迫局面距离及最晚施舵时机的数学模型;重点研究了避碰分析过程中各种要素的确定方法.最后,提出了利用这些要素进行避碰分析的解决方案. 相似文献
106.
为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。 相似文献
107.
平面移动机器人最短路径规划算法在许多领域有着十分广泛的应用.利用图论和Dijkstra算法研究了在由大尺度简单多边形(只在公共顶点相交的边组成的多边形)障碍物组成的平面场景中,平面移动机器人最短路径规划的几何算法,编制了仿真实现程序,给出了仿真结果. 相似文献
108.
为给铁路旅客选择合理的旅行方案提供参考,以旅行目标值与换乘目标值之和最小作为目标函数值,考虑旅客从起点站出发、最终到达终到站、在中转站进出平衡的约束条件,建立旅客旅行换乘方案选择问题的数学模型。分别给出旅行时间、换乘次数、票价、距离、到发时刻和综合指数6种目标权值的确定方法,提出最短路法和列车匹配法2种求解方法。最短路法是通过构造并简化旅客运输网络,求出网络上若干条次短路,再根据各条次短路上列车的接续,构造列车换乘方案网络图,根据该网络的目标权值确定最短路,得到最优换乘方案。列车匹配法是根据列车运行图信息直接搜索发、到站的接续列车集合,求其两列车对应的重合停车站,根据重合停车站集合的情况选择迭代步数,剔除显然不利方案,构成换乘方案,根据方案的权值进行比选,得到最优换乘方案。对2种算法均用C#编程实现,并用现有的全路客票数据进行检算。计算结果表明:2种算法均能得到最优换乘方案;列车匹配法所用计算时间比最短路法少160 ms。 相似文献
109.
在北京召开的“2003中国最有价值品牌发布会”上,解放品牌以107.62亿元,蝉连卡车制造类第1位,比去年品牌价值提升15%。 相似文献
110.
一想到现在的交通状况。我第一个想到的就是图片上这个“交通工具”这个家伙不用等待红灯,机动性又很强,速度虽然在它的家族里不算快,但在城市里也够用了。想着想着,忽然觉得自己人生有了新的目标!但转念冷静一下:学开飞机肯定要比学开汽车难一些;飞机保养肯定要比汽车贵一些;停机位肯定要比停车位更难找一些;空难肯定要比车祸更可怕一些……想想,我们还是现实一些![编者按] 相似文献