基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

船舶在波浪中靠帮运动理论预报

运用三维势流理论给出了两船在波浪中运动的数学模型,并对两船在不同横向间隙以及纵向相对位置时小船的运动响应进行了数值预报,结果表明,相对较小船在不同位置处以及不同浪向下运动响应差异较大,因而可对今后实船作业如何选取合适的相对位置和浪向提供指导,并为以后开展此类研究工作奠定了基础.     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

交通环境对交通安全的影响及对策

交通安全涉及人、车、道路及环境等诸多因素,对交通事故的成因分析表明,驾驶员的责任是主要影响因素,其次是车辆和道路因素。但不容忽视的是,目前关于交通环境对事故影响的研究尚不够充分;交通管理部门确定事故原因也主要从人、车2 因素入手,较少涉及交通环境因素。事实上,作为事故的间接原因,交通环境常常通过间接作用影响安全,亦即不良的交通环境诱发人的不安全行为,从而导致人员违章等交通事故的发生。     

实施铁路大客户战略是实现中央储备粮"两个确保"的重要保障

铁路大客户战略是深化铁路运输改革,保证国民经济宏观调控目标实现的重大举措。中国储备粮管理总公司黑龙江分公司与哈尔滨铁路局在深入调查研究、客观分析形势的基础上,通过充分挖掘铁路运输潜能,加强设施改造、建立行之有效的运行机制化解供需矛盾。并进行超前预测,科学调度,协调一致,规范化运作,最大限度发挥运输效能。     

O''''ZBEKISTON型机车牵引风机柜振动及开裂问题处理方法探讨

文章运用ANSYS软件对O＇ZBEKISTON型机车牵引风机柜进行了模态分析和静态强度、刚度分析，认为机车牵引风机柜振动及开裂是因风柜的固有频率与风机的工作频率相接近、风道板的强度低、刚度小、风柜刚度分布不合理引起的。据此提出对风柜的改造方案，并对改造方案的可行性进行分析。     

脱硫工艺对胶粉改性沥青路用性能影响研究

采用机械力化学法对橡胶粉进行脱硫处理,制备脱硫胶粉改性沥青并测试其基础性能指标,研究脱硫工艺对胶粉改性沥青路用性能及微观结构的影响.结果 表明:将胶粉与脱硫助剂混炼后,可以降低胶粉改性沥青的黏度;胶粉与活化剂8501及再生剂RVS混炼还可以改善胶粉改性沥青的储存稳定性;基于胶粉改性沥青路用性能指标,优选出活化剂8501的脱硫工艺为活化剂掺量3％,混炼温度160℃,混炼时间30 min.微观试验结果表明,胶粉对沥青的改性主要以物理改性为主.胶粉经脱硫处理后具有明显的颗粒核心,而且其表面粗糙程度明显增加,与沥青的相容性优于未处理的胶粉.     

京九铁路电气化改造工程供置方案优化

电气化铁道直供供电方式区段,以往供电线采取沿铁路独立布置的方式,本文提出了接触网支柱与供电线支柱采取交叉异侧布置的方案,以及如何避免牵引变电所、分区所的馈线与供电线出现交叉的方法。对类似电气化施工提供了新的思路和方法。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

GPR在高速公路隧道掘进中掌子面前方岩体结构超前预报工作中的应用

以上(海)瑞(丽)高速公路湖南境内邵(阳)-怀(化)段芭蕉溪隧道掘进中掌子面前方岩体结构的超前预报为例,通过地质雷达(GPR)探测,结合TSP203探测以及开挖掌子面的详细地质素描等工作,可以实时、详细、准确地了解开挖掌子面前方的岩体结构情况,为施工单位合理安排施工作业进度、减少工程隐患提供科学依据。