应用物理非平衡CDE模型反演岩溶管道流参数

应用物理非平衡CDE模型能够模拟岩溶区示踪剂穿透曲线(TBCs)从而获取岩溶管道水文地质参数。相对传统模型而言,该模型将岩溶管道内液体分为流动区域和非流动区域,更能体现岩溶管道的非均质性和穿透曲线的拖尾现象。本次研究通过自动监测示踪剂浓度和流量变化绘制穿透曲线并结合QTRACER2程序计算模型所需参数初始值,确定示踪试验回收率,并应用物理非平衡CDE模型模拟岩溶管道内平均速度、弥散系数、两区间分配系数和质量交互系数。最后通过不同距离处示踪剂穿透曲线对比发现平均速度和弥散系数随距离的增大而增大,具有明显的尺度效应,而分配系数和质量交换系数基本不变。为降低尺度效应的影响,本文采用算数平均计算速度和弥散系数。     

轴向柱塞泵配流副油膜的实验研究

本文介绍了对６３ＣＹ１４－ＩＢ型轴向柱塞泵配流副油膜的实验研究结果。该研究结果为改进该泵配流副的性能提供了依据。     

交通意外事件紧急疏导配流方案生成方法研究

城市交通意外事件易造成交通拥挤、诱发新的交通意外事件,严重影响城市道路网的正常运行,首要之策是分析评估交通意外事件造成的影响范围,实施交通紧急控制与诱导。因此,本文提出交通意外事件紧急疏导配流方案生成方法。该方法由交通意外事件疏导范围确定和多目标交通疏导配流模型两部分组成,通过寻找合理的交通区域进行交通流的二次分配,根据事发前后区域出行总时间的变化寻找合理的疏导范围;在确定的疏导范围内,应用多目标交通疏导配流模型对交通流实施动态分配。该方法在方案生成过程中,兼顾疏导区域、总行驶时间、道路交通流量、道路交通流增量等诸多因素,形成交通意外事件紧急疏导配流方案,保障疏导范围内配流方案的可行性、平稳性和安全性。     

考虑道路景观效应的改进广义用户平衡和广义系统最优配流模型

城市交通拥堵问题日益严重,进行合理的网络平衡配流对网络规划具有重要意义。为了建立更符合实际情况的费用方程以及相应的用户平衡和最优配流,对传统的配流理论进行改进,引入景观效应对网络平衡配流的影响,并对景观效应进行数学规划。研究结果为交通网络平衡分析提出新的思路。     

新型端面配流副及其机理试验台

开发了一种曲轴连杆液压马达新型倾和矩全平衡面配流机构、相应的试验台以及配套机理研究装置。该试验台由台架系统，测试系统和动力系统三部分组成，可以完成主要机理的试验研究工作。     

基于多源多汇最大流模型评价小区开放

建立了评价指标体系和关于车辆通行的数学模型,通过多源多汇最大流模型,定义最大交通流量增长率,给出了对应的路网通行能力改善效果评判标准,并将其应用于不同类型的小区,研究了开放封闭式小区对周边道路通行的影响,从而为城市规划和交通管理部门提出关于小区开放的合理化建议。     

开流磨配辊压机生产中的问题及解决措施

开流磨配辊压机是生产水泥的重要设备。但目前我公司所应用的开流磨配辊压生产水泥的过程中存在辊压机运作缓慢;磨机糊磨、跑粗等情况,使得开流磨配辊压机运用效果不佳。对此,本文就开流磨配辊压机存在的问题进行分析,思考开流磨配辊压机生产问题出现的原因,进而探讨解决开流磨配辊压机生产问题的有效措施,希望对于提高我公司水泥生产量有所做作用。     

基于非平衡热力学理论的黏土多组分重金属吸附模型

黏土垫层土颗粒的吸附特性是控制溶质运移的重要关键因素,进而影响对防渗屏障长期服役性能的准确评估。在传统单组分吸附模型的基础上,基于非平衡热力学和Ziegler最大耗散率原理,通过构建弥散型自由能函数和弥散型耗散率函数,采用连续介质力学方法建立了非理想状态体系下适用于多组分重金属离子的非平衡态吸附模型。所建模型预测的多组分重金属离子吸附行为与已有试验结果吻合度较好,对比分析结果表明:所建非平衡态吸附模型能够正确揭示多组分重金属离子在黏土中的吸附动力学机制。     

基于预期变更的不平衡报价模型研究

我国现行的清单报价采用"量价分离"原则,在单价合同中,发包商承担工程量调整的风险,承包商承受价格变动的风险,并且我国现行的相关法律、法规并未对不平衡报价行为有针对性地限制以及约束条款,这就为不平衡报价策略的实现提供了可能。因此,承包商基于预期变更利用不平衡报价创收是个很重要的方法。Seek-Evaluation-Design-Analyze(SEDA)模型用以解决承包商采用不平衡报价方式实现创收的技术问题,该模型通过机会点识别、机会点评价、报价方案设计、实现机理分析4个步骤确定不平衡报价的实现途径,为承包商实现创收提供了有效的工具和手段。     

基于工程量清单的不平衡报价模型研究

介绍了不平衡报价的概念,划分了不平衡报价法的类型,并在此基础上,从投标方的角度出发,利用资金时间价值理论,建立了以工程实际付款终值最大化为目标函数的非线性规划模型,配以具体的工程实例通过计算机软件(lingo8.0)求得不平衡报价的最优解,并对不平衡报价模型的实际应用进行了探讨。     

一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型研究

网络流量异常检测作为一种有效的网络防护手段,能够检测未知攻击行为。为了更高效地检测出流量异常,文章提出一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型。该方法首先将网络流量特征属性量化为熵值进行分类,然后将K-means聚类分析算法运用在网络流量异常检测中,提高了检测准确率,从而实现安全监测预警。该模型与传统的一些网络流量异常检测模型相比,具有更高的准确率。     

城市交通线路类型分配优化模型研究

对线路类型的特征进行了分析，以高峰小时客运周转量的计算公式为基础，提出了以高峰小时客运周转量最大为目标的城市交通线路类型分配优化模型，以对城市交通路网结构进行优化，达到提高网络运输能力的目的。     

基于非常态随机均衡的交通网络鲁棒性评估

为了更好地评估路网在发生异常事件时的脆弱性,在研究非常态交通均衡随机模型的基础上,建立了考虑流量与排队约束的鲁棒性评价方法,得到了交通路网鲁棒性指数,并应用于实际路网进行分析,较好地反映了路网发生异常事件时的脆弱性。     

基于车道的城市交通网络模型

分析了交通网络的几何和交通流特征,建立了以车道为基本建模单元的交通网络模型,并探讨了交通网络模型中拓扑关系的表达方法,建立的城市交通网络模型为交通网络的优化提供了基础。     

路票约束下的用户均衡网络流建模及其算法

为了缓解交通拥堵问题,在传统用户均衡模型的基础上,建立了带路票约束条件的用户均衡网络模型。本模型采用牛顿算法作为子算法,结合增强拉格朗日乘子法求解带路票约束的用户均衡网络流。外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题。牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解。算例分析表明,相对于传统的交通分配方法,添加路票约束能显著改变交通分配结果,使高流量路段的交通量减少了25%,能够有效地缓解交通拥堵。     

卷积神经网络优化算法研究

为了解决卷积神经网络结构复杂,样本训练神经网络时间过长的问题,本文提出了采用分数阶理论优化卷积神经网络中的节点函数,使Sigmoid函数的收敛速度加快,在不影响卷积神经网络进行音频识别的正确率的前提下,减少了训练所需时间,达到提高整个神经网络的训练效率的目的。实验结果表明,在保证正确率的前提下该方法有效的减少了训练所花的时间,并可广泛应用于虚拟人运动控制系统中。     

基于改进遗传算法的给水管网优化设计

针对基于简单遗传算法的给水管网优化设计在供水安全性和经济性方面存在的不足,提出了适于管网优化设计的改进遗传算法。改进遗传算法采用罚函数技术和自适应策略,有效地解决了简单遗传算法管网优化设计中水力性能较差的问题。以典型环状给水管网为例的计算结果表明,改进遗传算法设计方案的经济性和供水安全性都优于简单遗传算法设计方案,充分说明改进遗传算法用于给水管网优化设计具有实用性和有效性。     

基于BP神经网络的交通事故易发段研究

在研究道路平面线形的基础上,提出应用BP神经网络来对道路交通事故易发段进行鉴别,简要介绍了BP神经网络模型结构与特点,并通过实例分析,验证了该方法的有效性,对今后旧路改造,新路规划设计具有一定指导意义。     

A network traffic assignment model for autonomous vehicles with parking choices

This article is the first in the literature to investigate the network traffic equilibrium for traveling and parking with autonomous vehicles (AVs) under a fully automated traffic environment. Given that AVs can drop off the travelers at their destinations and then drive to the parking spaces by themselves, we introduce the joint equilibrium of AV route choice and parking location choice, and develop a variational inequality (VI)‐based formulation for the proposed equilibrium. We prove the equivalence between the proposed VI model and the defined equilibrium conditions. We also show that the link flow solution at equilibrium is unique, even though both the route choices and parking choices are endogenous when human‐occupied AV trips (from origin to destination) and empty AV trips (from destination to parking) are interacting with each other on the same network. We then develop a solution methodology based on the parking‐route choice structure, where we adjust parking choices in the upper level and route choices in the lower level. Numerical analysis is conducted to explore insights from the introduced modeling framework for AV network equilibrium. The results reveal the significant difference in network equilibrium flows between the AV and non‐AV situations. The results also indicate the sensitivity of the AV traffic pattern to different factors, such as value of time, parking pricing, and supply. The proposed approach provides a critical modeling device for studying the traffic equilibrium under AV behavior patterns, which can be used for the assessment of parking policies and infrastructure development in the future era of AVs.     

基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型的研究

根据BP神经网络强处理非线性问题和遗传算法具有全局寻优的特点,总结出用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型,对客户进行细分,挖掘出潜力客户,有效降低营销成本。最后,利用Matlab对多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法是有效可行的。