铁路钢板梁桥的损伤识别与诊断研究

根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断.     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

动态多维离散系数的传函数生成算法

基于多维离散傅立叶变换，提出了一种动态多维离散系数的传递函数的自动生成算法，可求出高阶，复杂拓扑结构的动态多维离散系统的系统矩阵，传递函数。     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

地铁换乘客流实时监测模型研究

针对地铁换乘客流随机性强及短时冲击性等特点,在分析地铁线网结构的基础上,提出基于时序倒推的地铁换乘客流实时监测模型,并采用BP神经网络算法进行模型求解。选取南京地铁典型换乘站对所述方法进行分析验证,进一步说明模型的合理性和可行性。     

含同类构件的多构件结构区间不确定性优化

在土木工程领域,工程结构往往为含同类构件的多构件结构。针对该类结构的区间不确定性优化模型无法直接转换为数值模型且计算量巨大的问题,本文提出了一种含同类构件的多构件结构区间不确定性优化方法,该方法结合基于数值转换的二阶区间泰勒展开公式与不确定目标函数与约束的转换方法,将区间不确定性优化模型转换为确定性优化模型,最后通过遗传算法求解。研究结果表明:六杆桁架内力计算误差由0.047~0.08减少到0.001~0.005,计算精度显著提高,在十杆桁架优化中,本文的方法与2层嵌套优化方法结果一致,且其遗传算法迭代时间仅为2层嵌套优化方法的1/30左右,证明对于小不确定性问题,该方法不存在区间扩张与缩减问题,同时计算精度高,计算量小。     

一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。     

基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化

将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。