SUMO平台下多种车辆跟驰模型的仿真对比分析

车载网是一种以车辆为通信节点的无线自组织网络,旨在实现车与车、车与基础设施之间的数据通信.车辆的高速移动性易引起网络拓扑结构的变化,进而降低数据包的传递率和路由协议的工作效率,甚至导致信道中断.目前,对于车载网通信协议和应用的研究主要借助仿真平台模拟实现,平台内嵌的车辆移动模型性能对协议的分析和研究至关重要.首先,对Simulation of Urban Mobility(SUMO)平台下常用的6种车辆跟驰模型进行了详细的描述;其次,分析并引入影响移动模型性能最明显的3种因素;最终,依托城市道路交通环境,通过设置不同的模拟场景对比分析了在不同跟驰模型作用下的车辆密度、车辆平均速度和道路占用率3个指标.详实的实验结果表明,Krauss模型具有最优异的性能.此外,通过仔细观察单个车辆的跟驰行为从微观上揭示了各模型的工作原理.     

考虑土体小应变刚度的地表堆载对隧道影响数值分析

随着城市地下空间的进一步开发,交通隧道、地下车站和地下商铺等建筑(构筑)物不可避免地变得越来越密集,既有隧道周围会频繁存在堆载的情况。采用数值方法分别研究摩尔-库伦(M-C)本构模型及考虑土的小应变特性的硬化本构模型(HSS)情况下基坑开挖地表堆载尺寸、堆载大小及隧道埋深对既有顶管隧道变形的影响规律。计算结果表明:在相同堆载大小及堆载宽度的情况下,HSS本构得到的土体受堆载影响范围明显低于M-C(Moore-Coulomb)本构计算结果。当堆载大小为100 kPa时,M-C本构的侧边和深度影响范围达到了75 m,而HSS本构下侧边及深度影响范围仅有35、30 m左右;当堆载宽度为25 m时,M-C本构的侧边和深度影响范围达到了75 m,而HSS本构下深度影响范围不超过35 m,侧边则不超过40 m。基于数值计算结果,对实际工况提出严禁在既有隧道的正上方进行堆载的建议。     

超声波辅助提取莴笋叶中黄酮类物质工艺的研究

在单因素试验基础上,采用正交试验法,对超声波辅助提取莴笋叶中黄酮类物质的工艺进行了优化.确定其最佳提取工艺为:90%乙醇作为浸提剂,超声功率500 W,超声时间50 min,液料比4 mL/g.在此条件下,黄酮类物质的提取率为0.35%.     

浅析资产减值

一、资产减值概述 （一）资产减值概念和范围1、资产减值,是指资产的可收回金额低于其账面价值。例如：某固定资产（设备）有独立的现金流,其账面原价为1000万元,已提折旧400万元,账面净值600万元;出现减值迹象后,经测试其可收回金额为550万元,则应计提50万元减值准备。     

西兰花分子育种、高效栽培与加工技术

西兰花,因其营养丰富,且具有抗癌、延缓衰老等功用,深受国际、国内市场欢迎。但是,我国两兰花生产中存在引进品种对环境变化敏感,区域性强,商品价值低,自育品种品质与国外有差距、原料质量难以满足加工企业的要求;加工工艺不完善,产品有害物超标、     

二次订货条件下制造商利益函数的单峰性分析

在对面向制造商的单周期库存问题单峰性研究的基础上,通过构建虚拟问题及类比分析,结合数学方法证明了二次订货条件下制造商利益函数的单峰性。     

地震人员伤亡的动态评估

引入初始人员伤亡矩阵的概念,确定老旧民房、砌体结构、混凝土框架结构的初始人员伤亡矩阵．在综合考虑初始伤亡状态、被困环境、被困时间、人员素质等因素的基础上．建立了地震人员伤亡的动态评估方法．使用该方法对1996年丽江地震的人员伤亡进行动态测算,测算结果与震后统计结果较为接近。     

曳引电梯部件故障相关性分析

针对电梯部件之间的故障影响,提出了将决策试验与评价实验室法与解释结构模型结合建立电梯部件故障层次结构模型,并改进直接影响矩阵的确定方式。首先从多方面获取电梯部件故障关联评价,其次使用熵权法确定评价的权重并计算直接影响矩阵,最后使用建立的电梯部件故障相关模型得到电梯部件故障因果关系和故障传递规则。结果表明:电动机、制动器、限速器为强原因部件,曳引钢丝绳、轿厢以及导向系统的部件为强结果部件;电梯部件故障关联规则体现为同层级或跨层级传递。通过分析部件故障机理,所提方法得到的部件故障传递规则与电梯系统实际运行情况相符。     

我国建成抗除草剂大豆“工程植物”

杂草是农业的一大天敌。化学农药虽有快速灭莠之效,但有残留和污染环境的弊端。某些微生物(病毒、细菌、真菌)虽有制约某些杂草之功效,但也面临着菌种退化等问题。因此,最理想的是作物本     

用改进的遗传算法求解作业调度问题

作业调度问题JSP(Job Shop Scheduling Problem)是典型的组合优化问题.文中用改进的遗传算法来解决作业调度问题,在遗传算法中设计了一种调整算子,并证明了算法能够收敛到全局最优解;同时提出一种新的求解JSP问题的双目标函数、双种群遗传算子.每个种群侧重一个目标,各从不同侧面深度挖掘问题的信息,用以优化问题的解,两个种群再通过混合交叉得到更好的解,较大地提高了算法的收敛速度.