基于广义自洽理论的岩石统计损伤模型研究

为考虑岩石内微裂纹间相互作用对岩石损伤的影响,基于广义自洽理论研究岩石材料的损伤效应,建立了反映荷载作用下的岩石微裂纹发展变化损伤本构模型;采用概率统计理论,对岩石损伤模型中微裂纹密度演变过程进行探讨;以模式分层优化算法反分析确定模型参数,并结合工程实例对岩石微裂纹统计损伤模型及参数确定方法进行了验证。研究结果表明,基于广义自洽理论的岩石微裂纹统计损伤本构模型能够反应岩石内微裂纹间的相互影响的工程实际,模式分层优化算法确定的模型参数真实可信,在工程应用中具有一定适用价值。     

大型地下互通式立交型式选择和路线标准研究

文章通过对地下和地面立交对比分析,给出了三路和四路地下立体交叉的几种立交型式建议;并从造价和行车安全的角度,给出了地下立交分岔隧道的部分路线标准确定方法。在地下隧道立交的选型中,应尽量选取少交叉口、少叠交层次和行车视距较好的型式。在路线标准的选择中,尤其要注意满足运营速度下的停车视距,以保障行车安全。在考虑安全因素的同时,经济性和工程造价也是决定隧道型式和路线标准的重要因素。     

A topological route choice model for metro

This article presents a route choice model for public transit networks that incorporates variables related to network topology, complementing those found in traditional models based on service levels (travel time, cost, transfers, etc.) and users’ socioeconomic and demographic characteristics (income level, trip purpose, etc.). The topological variables represent concepts such as the directness of the chosen route and user knowledge of the network. For both of these factors, the necessary data is endogenous to the modelling process and can be quantified without the need for information-gathering beyond what is normally required for building route choice models. Other novel variables in the proposed formulation capture notions of user comfort such as vehicle occupancy rates and certain physical characteristics of network stations. We conclude that these new variables significantly improve the explanatory and predictive ability of existing route choice specifications.     

Modeling heterogeneous risk-taking behavior in route choice: A stochastic dominance approach

This paper proposes a unified approach to modeling heterogonous risk-taking behavior in route choice based on the theory of stochastic dominance (SD). Specifically, the first-, second-, and third-order stochastic dominance (FSD, SSD, TSD) are respectively linked to insatiability, risk-aversion and ruin-aversion within the framework of utility maximization. The paths that may be selected by travelers of different risk-taking preferences can be obtained from the corresponding SD-admissible paths, which can be generated using general dynamic programming. This paper also analyzes the relationship between the SD-based approach and other route choice models that consider risk-taking behavior. These route choice models employ a variety of reliability indexes, which often make the problem of finding optimal paths intractable. We show that the optimal paths with respect to these reliability indexes often belong to one of the three SD-admissible path sets. This finding offers not only an interpretation of risk-taking behavior consistent with the SD theory for these route choice models, but also a unified and computationally viable solution approach through SD-admissible path sets, which are usually small and can be generated without having to enumerate all paths. A generic label-correcting algorithm is proposed to generate FSD-, SSD-, and TSD-admissible paths, and numerical experiments are conducted to test the algorithm and to verify the analytical results.     

航海模拟器在海上搜救培训中的应用

海上搜救是一项需多单位协同配合的极其复杂的行动。作为专业的海上搜救单位和海上搜救的社会骨干力量,为了保证其人员应有的技术水平和熟练程度,需要经常地进行演习和培训;船长在考取适任证书以前也必须进行海上搜救的培训和评估。海上搜救实船演习、培训不仅组织困难,而且耗资巨大。本文通过多年成功的海上搜救培训经验,阐述了航海模拟器在海上搜救培训中应用的方式、方法,分析了其优缺点,并提出了相关建议。     

单层短程线网壳的优化设计

以短程线网壳的总质量为目标函数,以网壳的网格数、矢高、杆件截面面积和节点体积作为优化设计变量,采用一维搜索法与相对差商法相结合的序列两级优化方法进行截面优化设计。对不同跨度、不同矢跨比和不同网格划分密度的多个单层短程线球面网壳结构进行了计算,用回归分析法得出网壳最优网格划分数量、矢跨比、杆件截面面积和节点体积。     

混合蚁群算法求解集装箱箱位分配问题

集装箱船配载过程中的重要环节是合理的箱位分配,它对保证集装箱船装载后的航行性能及其码头装箱效率有重要的影响.随着集装箱船的大型化及待装船箱量的增加,该问题的求解较为困难.结合集装箱船配载中箱位分配的实际操作特点,提出了利用与禁忌算法相结合的混合蚁群算法来求解集装箱的箱位分配问题.仿真模拟试验表明该算法能够在不影响装箱难度的同时,大幅提高集装箱装船后船舶的航行性能.     

基于禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

考虑了一个有限经济批量和交货时间计划的车间作业调度问题.在这条供应链上包含两个大的部门(生产加工部门和组装部门);多种工件首先需要经过加工部门多个车间的加工,然后送到组装部门组装成为成品;目标是如何组织安排各种工件在各个车间的各个机器上的加工顺序和加工开始时间使得此供应链上单位时间内的运输费,组装费和存储费用最小.此问题是一个NP难问题,为了找到满意解,本文利用禁忌搜索算法来解决此问题,并用MATLAB软件编写求解此问题的算法程序.从算法的数值试验过程来看,禁忌搜索的效率和效果均令人满意.     

广西路网工程路线设计方法

文章结合广西路网工程建设背景、路网工程建设程序、路线设计步骤,介绍了以公路运行安全、新征用土地数量、工程造价、地形地物、方便施工等为原则控制路线的设计方法,同时针对当前路网工程路线设计中存在的主要问题,提出了相关的处理措施。     

考虑行驶时间不确定性的合乘路径鲁棒优化方法

为应对实际合乘过程中时间不确定性带来的负面影响,本文研究不确定行驶时间下的合乘问题。采用预算不确定集合描述时间变量,引入不确定性水平可调节的预算系数,构建以车辆总里程最短和车辆数最少为目标的合乘路径鲁棒优化模型。并设计两阶段算法求解,第1阶段以两乘客间的可行合乘路径为基础,从车辆总里程节省率和乘客时间窗匹配灵活性两方面设计公式量化合乘匹配机会,以匹配机会为权重构建乘客图网络并聚类乘客需求;第2阶段设计以顺序插入启发式方法构造初始解的禁忌搜索算法求解。案例数据实验结果表明：本文聚类方法能保证优化质量并提高85%以上的计算效率,同时能缩减乘客等车时间和绕行距离;增大预算系数时解的鲁棒性逐渐提高,但会增加10%~40%的车辆数并降低1%~10%的里程节省率;大规模乘客案例和窄时间窗案例的合乘路径对不确定时间的敏感性更高,宽时间窗案例无需增加过多额外车辆和总里程就能达到较高水平的路径鲁棒性。