中等跨径钢桥桥面系标准部件组合优化分析

为研究中等跨径钢桥标准化桥面铺装层受力性能及整体造价成本,对中等跨径钢桥桥面系不同标准部件组成的正交异性桥面铺装体系进行优化选择,以实现钢桥经济性和安全性的良好结合。将桥面系整体造价及竖向挠度作为优化的目标函数,以挠跨比限值和裸板的横向拉应力、铺装板的横向拉应变限值作为约束条件,考虑顶板厚度、U肋高度和铺装层厚度等主要设计参数,对标准化设计中的桥面系标准部件组合进行优化分析。结果表明:轮载作用在U肋中心位置和满布在U肋中间位置时对裸板和铺装板的受力和变形最为不利;顶板厚度和铺装层厚度对裸板和铺装板的受力与变形影响较大,在设计时应予以关注;顶板厚度取16mm、U肋取U300×260×8-40、铺装层为EA(40mm)+GA(30mm)的正交异性钢桥面铺装体系受力和经济性能最优。     

基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划

路径规划是无人船自主导航的核心问题。由于无人船当前位置以及目标位置的确定受到障碍物影响,最佳航行路径的获取难度较大。为此,提出基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法。采用栅格法构建无人船工作环境模型,由上至下、由左至右的对栅格完成编号处理,划分安全区域与障碍物区域。构建无人船航行路径自主规划数学模型,设定地形与威胁、航程上限以及路径平滑度等约束条件。针对蚁群算法初始搜索效率差等问题,将其与粒子群算法相结合,提出混合蚁群算法。利用该算法求解无人船航行路径自主规划数学模型。实验结果显示,研究方法具有较高的路径规划准确性,路径长度、平均能耗及路径规划时间指标均较优。     

基于随机森林与半监督学习的钢箱梁桥模块化智能选型研究

为指导中等跨径钢箱梁桥智能选型设计,将钢桥模块化理论与随机森林算法相结合用于初步选型,采用半监督学习的方法增强数据集,提出一种中等跨径钢箱梁桥模块化智能选型方法。该方法首先选择桥梁10个特征作为自变量,将钢箱梁的9种横截面形式作为因变量,收集75条专家评价数据作为训练集;其次通过算法适配和对比分析,采用遗传-随机森林的组合算法对结果的分类精度相较于原始的随机森林算法模型准确率提升了约10%;然后采用半监督学习算法对训练数据集进行增强,在不改变算法的同时进一步提高了模型准确率,整体模型准确率接近0.9;最后基于上述算法和前后端技术实现在Web平台上的快速部署和三维结果展示。     

高速公路信息化管理的实践与探索

文中介绍了信息，信息化和信息技术的概念，重点介绍了交通行业中的几项关键性的信息技术，以及采用信息技术开发高速公路管理信息系统和内部网页，实现办公自动化，实现信息资源共享，实现高速公路信息化管理的实践与探索工作。