基于延误分析的交叉口信号配时优化研究

为了有效减少在饱和度很大甚至超饱和状态下的信号交叉口延误计算误差,更好地优化周期长度和有效绿灯时间,以总延误为目标函数,从饱和度出发,根据饱和度的计算结果,选取不同的延误计算模型。在饱和度较小时,采用Webster稳态模型;当饱和度增大到0.9以后,采用Akcelik瞬态延误模型。并通过实例计算,把优化结果和原有结果进行比较,说明根据饱和度来选取延误的计算模型能有效减少延误,提高交叉口通行能力。同时对信号周期和有效绿灯时间进行优化,避免了单项优化的弊端。     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

基于GIS的公交乘客信息系统的研究

考虑到乘客出行的心理特征差异,利用公交乘客信息系统的关键技术和GIS的特性,建立基于公交乘客出行路径优化模型的城市公交乘客信息系统,可为进一步开发适合我国的城市公交乘客信息系统提供重要的参考.     

一种传力件结构优化研究

介绍了有限元法优化技术在一种船舶设备的性能提高设计中的应用.首先通过有限元校核发现,某齿列结构传力件已达不到新生产能力下的强度要求,须在保持边界结构不变的前提下进行重新设计;然后使用有限元软件ANSYS中的拓扑优化功能优化了此传力件结构,在构件重量基本不变的约束条件下满足了强度要求.     

灰色层次分析法在舰船中水回用方案优选中的应用

[目的]为解决舰船中水回用方案优选过程中决策影响因素多,且因素无法完全被量化和排序的问题,有必要建立科学合理的方案优选评估模型.[方法]基于灰色层次分析法及德尔菲法构建舰船中水回用方案评价指标体系的层次化结构,采用白化权函数的灰色评估方法对各评估要素进行量化,开展不同方案的综合评估.[结果]分析及计算结果表明,采用灰色...     

RCF-RPWM策略的功率谱分析及优化设计

在DC-AC变换器中,通过对载波频率的随机化处理,可以把输出电压的离散谱转换成连续谱,降低功率谱的峰值,达到抑制声学噪声和降低电磁干扰的目的.文中推导了采用随机载波频率RPWM策略逆变器开关函数的功率谱密度解析表达式,实验结果验证了其正确性.通过引入特征函数,提出了采用有限点载波频率进行随机时,开关频率选取的优化准则,仿真结果验证了其有效性.     

搅拌桩处理公路软弱地基施工工艺的探讨

以搅拌桩工艺处理软土地基,使其承压性能达到道路施工的必要条件。基于工程实践对其使用工艺进行技术优化,对于提高作业效率和降低工程成本是十分必要的。     

珠海电厂卸船机给料机程序分析与修改优化

为解决卸船机给料机分流挡板不到位,发生非运行侧皮带漏煤以及给煤量过大压死皮带的问题.珠海电厂煤码头对控制程序存在的缺陷漏洞进行修改优化.优化后给料机运行更为安全可靠,杜绝了事故再发生.     

Multi-objective optimization of train routing problem combined with train scheduling on a high-speed railway network

Based on train scheduling, this paper puts forward a multi-objective optimization model for train routing on high-speed railway network, which can offer an important reference for train plan to provide a better service. The model does not only consider the average travel time of trains, but also take the energy consumption and the user satisfaction into account. Based on this model, an improved GA is designed to solve the train routing problem. The simulation results demonstrate that the accurate algorithm is suitable for a small-scale network, while the improved genetic algorithm based on train control (GATC) applies to a large-scale network. Finally, a sensitivity analysis of the parameters is performed to obtain the ideal parameters; a perturbation analysis shows that the proposed method can quickly handle the train disturbance.