15 MW级大型漂浮式风力机运动特性

为了研究不同湍流模型、湍流度及不同风速作用下漂浮式风力机（FOWT）基础的运动特性，以国际能源署（IEA）公开的15MW级大型半潜式浮式风机为研究对象，采用OPENFAST软件对浮式风机进行全耦合时域仿真模拟，对平台的纵荡、纵摇和垂荡运动特性进行研究分析。研究发现：在正常湍流作用下，风速高于额定条件时，平台在压载水主动调节作用下使得纵荡更加稳定，但伴随着风速增大，其对平台纵摇和艏摇的影响越剧烈；在极端湍流作用下，风速低于额定条件时，风机运行效率低，而在高于额定条件时，艏摇运动幅值增大，纵摇和垂荡运动表现得更加稳定。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

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.     

基于贝叶斯网络的CTCS-3级列控车载系统韧性

为弥补现有指标的不足，引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级（China train control system-3）列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法，构建了基于贝叶斯网络（Bayesian network, BN）的韧性评估模型，并定义了5种基于韧性的部件重要度指标；进一步利用贝叶斯网络双向推理功能，计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力，非常态事件扰动下，韧性与可用性指标存在明显差异；不同扰动情景下系统韧性明显不同，扰动发生时，车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017，而遭遇雷电时的韧性为0.8819，面临冰雪扰动时的韧性为0.9880；部件重要度存在情景依赖，同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同，且可能随时间动态变化.      

新能源和油-电混合动力动车组走向市场

燃料电池动车组即将在德国亮相,这激起了人们对以氢为燃料的"零排放"牵引方式的兴趣,油-电混合动力模式的推广应用,为用户提供了一系列替代传统内燃和电力牵引的选择方案。     

高铁站功能区布局优化模型研究

为使高铁站功能区的布局更加科学合理,论文以旅客在高铁站房内的平均走行时间最少和高铁站建造成本最低为目标,综合考虑功能区的面积、长宽比例、功能区禁止重叠、流线等约束条件,构建基于多目标混合规划的高铁站功能区布局优化模型,通过算例验证了模型的有效性。该方法得出的结论可以为高铁站功能区布局的规划设计提供参考。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。