材料单调退化原理下的颗粒料骨架抗冻性试验研究

研究依托雄安新区荣乌高速项目,开展高性能纤维混凝土的抗冻试验研究,定量分析不同水胶比和矿物掺合料掺量对抗冻质量损失和相对动弹性模量等表征参数的影响,并借助Wiener函数对混凝土的抗冻性进行可靠度评价。结果表明,在抗冻性中,随着冻融循环次数的增加,抗冻质量损失率和相对动弹性模量损失率逐渐升高;水胶比的增大使其抗冻质量损失率和相对动弹性模量损失逐渐变大,而矿物掺合料掺量的增大会使其抗冻质量损失率和相对动弹性模量损失逐渐变小;借助Wiener随机过程的退化理论分析,在抗冻质量损失中,水胶比与抗冻性成反比,矿物掺合料掺量与抗冻性成正比。上述研究成果对荣乌高速的装配式梁板体系混凝土应用提供了科学的理论支撑和技术指导。     

基于频响函数的结构损伤识别

该文研究了一种由试验测得的频响函数数据进行结构损伤定位和损伤程度评估的方法。由于很难测得实际结构的所有频响函数数据,而且求频响矩阵的逆阵可能产生病态问题,因此文中借助有限元模型,仅用少数几个频响函数便可进行损伤识别,通过数值模拟结果表明,该方法能够达到满意的精度。     

地铁动车粘着系数的计算

为了较好地发挥车辆的牵引、制动性能,需要较合理地选择轮轨间粘着系数取值,从而使车辆处于较有利的粘着利用状况。从地铁列车的运行特点出发,提出电传动地铁动车计算粘着系数的计算要考虑大加、减速度的影响,并提出了具体的计算公式。     

基于 TOPSIS 和隶属函数的灰数决策模型

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值是不确定的。对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用灰数的形式要比采用清晰值的形式更符合实际。借助传统TOPSIS法、经典灰色理论和模糊隶属度函数的基本思想建立了组合决策模型,该模型通过构造灰数意义上的决策值与论域,定义了指标集的正、负灰数理想解,进而构建了决策值相对于正、负理想解在灰数意义上的正、负隶属度函数,隶属度表明了评价指标值相对于正、负理想解的接近程度,而后用贴近度对方案的优劣进行排序。最后,以交通规划的实例验证了该模型的有效性与实用性。     

老年人驾车出行转移行为影响因素分析

我国老龄化进程不断加快,公安部于2020年发布取消小型汽车驾驶证申请70周岁上限,老年人群的驾车出行行为备受关注。提出结构方程模型与贝叶斯网络的综合分析方法：以结构方程模型验证老年人转向驾车出行意向的社会认知理论因素,结合机器学习领域的贝叶斯网络计算输出关键决定因素并量化因素间的关系强度。研究结果表明：约16%的老年人有高水平的驾车出行转移意向;态度、主观规范与自我效能感对驾车出行转移意向产生的影响力最大;当老年人的自我效能感和态度由低状态变为高状态时,转移意向的高状态发生概率呈现约185%和265%的增长幅度。这有助于了解老年人的驾车心理需求,为预测未来高龄驾驶群体规模提供思路。     

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

求解瞬时温度场的边界层函数法

本文介绍了求解奇异摄动问题的一种有效方法——边界层函数法,并用此方法研究了在薄矩形板中的热传导问题。     

美国联邦公路局路阻函数探讨

路阻函数在交通分配过程中左右着路径的选择,目前广泛采用的路阻函数是美国公路局提出的BPR函数,但在交通分配的实践过程中使用美国公路局推荐BPR参数得到的结果并不理想。论文对国内外关于BPR函数的修正模型研究进行了介绍;分析了现存BPR模型的优点与缺陷;提出了BPR函数适用情况的思考。