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为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响,提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题,并构建相关的求解算法,用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先,丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设,提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论,来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象;其次,建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法,基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法,用于求解交通流分配的结果;最后,通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明:建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域,并可计算得到各路段上的分段分配流量;与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比,可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象;不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型,新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态,包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况;一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态,故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。 相似文献
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通过对影响压套过盈联结可靠性的各种因素分析,对曲轴这样的零件,从设计角度提出了对影响过盈联结各种因素补偿方法的确定,从制造角度上通过利用滚压加工工艺,降低工艺孔的表面粗糙度值,并对组装工艺进行规范,提高了压套过盈联结的可靠性。 相似文献
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船舶液力耦合器的人工神经网络的数学建模 总被引:1,自引:0,他引:1
从船舶动力装置动态建模与仿真的实际需求,引出了其主要部件之一的液力耦合器数学建模在稳/动态特性研究中的重要性,以及利用其试验曲线(输入特性形式)作为数据源去构建准稳态数学模型的困难之处:寻找一种通用的数学表达形式,以实现①液力耦合器在额定工况及其附近的试验曲线的内插与外廷;②过渡工况液力耦合器数学模型的设计(如液力耦合器接合和脱开过程其滑差从100%向额定滑差值方向的变化)。本文介绍了人工神经网络方法在液力耦合器动态建模中的应用。文章先介绍了其数学建模的思路和要点:①选择人工神经网络算法(包括传递函数)与结构(人工神经网络隐含层数目和神经元个数);②提高人工神经网络泛化能力的措施;③利用专业知识扩充人工神经网络训练用的数据样本。然后叙述了其数学模型在某船舶动力装置稳态、动态特性计算机仿真研究中的某些有意义的结果:①正常航行(四机双桨)稳态工况时各车令下液力耦合器的滑差;②不同螺旋桨螺距下的液力耦合器接合过程的滑差变化;③怠速→前进五的急加速过程的滑差变化。 相似文献
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本文介绍了单片机测控系统所受干扰的种类和传播途径,并针对其组成部件的电路结构、功能特点、所处环境提出了具体的抗干扰技术. 相似文献
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重点分析了基于硬判决的部分并行干扰消除(PPIC)检测器的残余多址干扰的结构及统计特性,研究了PPIC在定时跟踪误差情况下的性能,并给出了其在定时误差跟踪下的封闭形式的误码表达式。实验表明:采用部分干扰因子可以抑制PIC系统性能恶化,而基于文献[4]给出的部分干扰因子可进一步改善系统性能。 相似文献
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