中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

Socioeconomic and usage characteristics of transportation network company (TNC) riders

Transportation - The widespread adoption of smartphones followed by an emergence of transportation network companies (TNC) have influenced the way individuals travel. The authors use the 2017...     

铁路局集团有限公司技术规章管理平台设计方案研究

为科学、安全、有效地管理铁路生产的各技术环节,国铁集团、集团公司与各站段出台了涉及行车组织、客运组织、货运组织和铁路技术设备的运用、管理、维修等方面的技术规章,它是铁路运营和维护安全生产的基本保障。技术规章管理系统作为技术规章管理的信息化平台,是技术规章高效管理和高效运用的关键,是铁路基础管理工作的重要组成部分。本文在研究国内外情况和其他行业规章、文件管理系统后,依据集团公司实际工作需要,对集团公司技术规章管理平台方案进行研究,提出了一个更加方便、快捷、功能齐全且整体上相互协调的技术规章管理系统功能模块方案,作为指导集团公司技术规章系统建设的理论支撑。     

支线集装箱船上层建筑振动及海上加强方案

针对某支线集装箱船在试航过程中上层建筑振动超出许用标准的问题，基于实船振动测试结果及数值仿真有限元振动计算报告，在海上对该船上层建筑的振动原因进行现场分析的同时，结合船上结构形式、内舾装情况以及物料吊和救生艇等设备布置情况，提出切实可行的结构加强方案，在海上直接对上层建筑进行支柱加强。支柱加强后，上层建筑各位置的振动测试结果均满足规范要求，不仅避免了二次试航高额成本，而且也为船舶顺利交付提供了必要条件。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

表面选区强化对钢轨波磨处轮轨滚动接触行为的影响

层流等离子体表面强化技术可大幅提高钢轨表面的硬度和耐磨性。为了揭示强化处理对轮轨滚动接触行为的影响,建立同时考虑钢轨表面选区强化和短波波磨的三维轮轨瞬态滚动接触有限元模型,数值计算了车轮高速滚过一个波磨周期的轮轨力、接触斑黏滑分布和残余应力应变。对比发现:表面选区强化对轮轨力和接触斑黏滑分布的影响较小,不影响钢轨承载性能;对钢轨表面残余应力应变分布的影响明显,残余应力主要集中在屈服强度较高的强化斑内而残余应变主要集中在韧性较好的基体材料上,表面选区强化有效结合了强化斑和基体材料的力学性能,形成了一种强韧的良好匹配。结果可为现场生产服务提供一定的理论指导和应用参考。     

货车自动驾驶技术及标准法规发展分析

目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。     

基于高低的高速铁路简支梁徐变上拱识别方法

研究目的:现有监测手段难以高效经济地测量高速铁路全线简支梁的徐变上拱量,但可以通过分析轨道动态检测数据实现有效识别。因此,本文选取我国某高速铁路长达7年的检测数据,结合小波分解、极值点搜寻和概率分布拟合,对每一跨简支梁的高低波形进行识别,然后通过波形关键点识别简支梁徐变上拱量,并研究其发展规律。研究结论:(1)波形识别算法对24 m梁和32 m梁的识别准确率分别为94.3%和96.4%;(2)简支梁徐变上拱与混凝土徐变的发展规律相近,利用最小二乘法拟合得到了上拱量发展曲线;(3)在线路开通运营6年后,24 m梁上拱量的中位数在1.5~2.0 mm之间,32 m梁上拱量的中位数在2.0~2.6 mm之间,简支梁徐变上拱的发展趋于平缓,未来的发展空间有限;(4)本研究成果对掌握高铁桥梁变形状态和指导线路养护维修具有参考价值。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。