合肥市停车问题及对策研究

近年来,“车多场少”的问题已成为城市交通的突出矛盾,并严重影响城市发展．随着私家车拥有量的增长,这一矛盾将更加突出,解决城市“停车难”问题已迫在眉睫。随着合肥市城市的发展和机动车数量的增加,停车问题日益严重．本文对合肥市停车现状进行调查分析,指出存在的停车问题,并结合实际情况提出,相应的改善的停车措施．即：合理规划,加大停车设施规划建设的力度;加大对城市建设项目交通影响评价的力度;大力发展公共交通;大力发展新型停车设施;制定科学的收费标准及管理体制．     

多点虚拟激励法在整车随机振动分析中的应用

建立了9自由度整车模型,从理论上论述了多点虚拟激励法.构造了路面对整车的路面虚拟激励,求取了汽车虚拟振动响应量,并由此算出了汽车真实振动响应量的功率谱密度.结果表明,虚拟激励法在汽车随机振动分析中的应用和傅里叶分析方法同样有效,却简单得多.     

杭州市区城市支路基本解读

该文对城市支路的定义、分类、功能进行了初步分析,并阐述了支路体系不健全会引发的相关问题,同时结合实际,对杭州市支路网现状进行了剖析,以期对其下一步道路建设及其他城市的道路建设起到一定的启发作用。     

外墙外保温节能工程施工现场监理控制要点及关键问题探讨

外墙外保温工程规范要求严,施工质量要求高,而施工现场经常设计图纸不明确,专项方案编制不规范,施工不按图施工,材料复试达不到规范要求,对上级新文件、新要求理解不深,给监理工作带来了极大难度。该文就施工现场如何控制质量等关键问题和同行作一探讨。     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

用于阵列波导光栅设计的傅里叶光学修正算法

以傅里叶光学为基础,应用菲涅耳-惠更斯原理推导出了用于设计阵列波导光栅解复用器的数学模型;分析了菲涅耳近似条件对光场在自由传输区进行高斯远场衍射的影响;提出了一种基于四阶量化误差的修正算法,并和传统的傅里叶光学法及StigmaticPoints法进行了比较分析;设计了一个具有0.4nm通道间隔的1×256信道阵列波导光栅解复用器,结果表明,得到的器件参数与实际设计值相吻合.     

结构随机振动有限元/边界元法声学数值仿真

建立了结构振动的有限元模型和声学分析的边界元模型,基于边界元法推导了声学响应函数的计算公式,利用声学响应函数和激励谱密度推导了设计域点响应声压的自谱密度函数.以平板稳态振动声辐射为研究算例,计算了1~200 Hz的声学频率响应函数,并计算了系统受常谱密度和变谱密度随机载荷激励的声学响应.理论推导和实例结果表明,基于边界元法的声学响应函数可有效的求解随机声场.     

路面检测存在的问题及相关的新技术

针对路面平整度、弯沉、厚度、抗滑性能和压实度检测技术中存在的问题和缺陷,全面系统地指出传统检测方法中的不足,分析比较路面传统检测方法与现代检测新技术的差异和相关性,介绍自动检测新设备和新方法,可为公路工程建设者提供指导和参考。     

基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式

对大规模矩形件排样问题提出一种精确、可生成一种新的满足剪冲下料工艺需求的排样方式：基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式．采用动态规划算法生成最优单毛坯条带,通过一维背包算法确定条带在级中的排样方式和级在段中的最优排样方式,选择最优的两个段组成排样方式．对传统文献中的43道大规模基准测题进行计算,有38道测题达到最优,剩余5道测题的优化结果与最优化结果的比率达到99．9％,每题的平均计算时间仅用2．17s．结果表明,本文算法优于经典两段和著名的T型排样算法,在解决大规模矩形件排样具有高效性．     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.