基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

医药洁净室的计算流体动力学模拟及实测对比

采用计算流体动力学(CFD)模拟,研究3个医药洁净室的气流流型及颗粒物浓度.采用标准k-ε双方程模型,通过模拟颗粒物在洁净室的分布,分析合理的污染物散发位置及散发比例.对比参考发尘量下的结果与实测数据的差异,根据实测数据确定污染散发量,通过试验不同的单位容积发尘量,计算对应的洁净度,得到与实测数据吻合最好的单位容积发尘量.在单位容积发尘量为1 000pc·(m3·min)-1计算条件下,各房间的模拟结果与实测数据数值比较吻合,且经CFD预测的3个房间的洁净度变化趋势与实测一致.     

Elucidating the diel and seasonal calling behaviour of Elachistocleis matogrosso (Anura: Microhylidae)

ABSTRACT

Acoustic monitoring provides the opportunity to study ecological processes that are difficult to assess with traditional surveys. Elachistocleis matogrosso is an anuran species, described in 2010, for which limited biological information is available. This study investigated the calling activity of the species in the north-eastern portion of the Pantanal, Brazil, a wetland area with marked seasonality between the dry and wet seasons. The calling activity of E. matogrosso was monitored using automated digital recorders in combination with automated signal recognition software over two different annual cycles. The species was vocally active only during the wet season (October – April), with a peak in November-December during the 2013–2014 annual cycle and in February-March during the 2015–2016 annual cycle. The peak calling activity occurred at dusk. This species has nocturnal habits and an explosive breeding activity. The detection of the species was intermittent, which suggests that environmental predictors or site-specific conditions might play an important role in species detection. Moreover, this intermittent occupancy indicated that surveys that employ traditional field techniques would likely fail to detect this species. We describe an effective protocol for detecting E. matogrosso with acoustic monitoring, which requires recording during 20 days in February from 17:01 to 05:00. Our procedure would be easy to adapt to other anuran species, and it could be used for investigating new localities and assessing population changes over time.     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

信息物理融合下的建筑施工现场碳排放实时监测系统

随着全球变暖现象加剧，控制建筑业碳排放成为了重要研究课题，建筑施工现场碳排放的计算与监测问题成为重点。为了有效解决这一问题，梳理了现有碳排放计算方法，总结了各类方法的特点，提出了基于信息物理系统（CPS）技术的施工现场碳排放实时监测系统框架；针对施工现场碳排放计算边界及计算逻辑进行了定义，并从硬件系统与软件系统两部分实现了碳排放实时监测系统的开发。最后，通过无线传感器、服务器、数据库以及客户端的有效耦合，实现了对建筑施工现场的碳排放进行实时监测和数据分析。     

新能源汽车城市物流碳排放模型的构建与分析

研究了新能源汽车在物流行业应用的环境收益.首先考虑物流量与碳排放量的关系,构建了新能源汽车城市物流碳排放模型,然后基于改进的Gompertz模型预测了2020年我国三个核心城市:北京、上海和天津的货物周转量,在此基础上,分析了新能源汽车的碳减排能力,并测算了新能源汽车推广应用后的碳减排总量.结果表明,新能源汽车在物流行业应用具有一定的碳减排效果,并且随着新能源汽车技术的不断发展,碳减排效果将愈加显著.政府应构建适合新能源汽车的城市物流体系、加大新能源汽车在城市物流行业应用的支持力度、并遵循市场需求发展新能源汽车技术,以促进新能源汽车城市物流的发展.     

基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法

为降低仿真信号的应用风险,在使用之前需要再次确认仿真信号。根据装备试验特殊的约束与要求,讨论了仿真信号的特征匹配问题。采用参数假设检验的方法确认仿真信号的特征匹配水平,提出了一种基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法,并就方法应用相关的细节问题进行了深入探讨。在目标回波仿真中的应用表明,该方法在真实信号实测样本不充分的情况下仍能适用,可为确认仿真信号提供决策支持。     

模糊环境下含次品供应链成本与碳排放优化管理

针对生产过程不完美并且考虑将次品返运回生产方的二级闭合供应链系统,基于所有参数和决策变量均为梯形模糊数的情景,研究如何利用碳限额与交易机制实现对供应链总成本与碳排放的有效管理.建立供应链模糊总成本与碳排放优化模型,利用梯级平均综合表示法和Kuhn-Tucker条件法求解得到经济订货量、最优总成本和最小碳排放.结果表明:模糊参数相对于确定参数的不同方向与幅度的变化会导致差异较大的决策结果;次品率对总成本的影响与生产率和碳限额的影响方向相反,碳价对总成本的影响受给定碳限额的制约;次品率降低、生产率和碳价提高会降低碳排放,碳限额对碳排放无直接影响.     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.