中山站前沿固定冰破冰方案及船舶操纵方法

为了向“雪龙号”提供一条可行的卸货用航行水道，中国第一艘自主建造的破冰船“雪龙2号”急需在南极大陆的中山站前沿复杂的固定冰中制订一条破冰路线。在“雪龙号”过去多年积累数据和经验基础之上，通过详细分析破冰水域的航行环境、固定冰区当年冰情、最新气象辅助资料以及可用的先进设备，制订一条破冰计划路线。采用首尾破冰、进退速度控制、预留距离控制以及操纵船舶辅助破冰等方法，顺利完成破冰开路任务。实际破冰结果证明，计划路线既绕开了危险的冰裂缝和冰山，也为“雪龙号”节省大量的卸货时间。总结“雪龙2号“在固定冰中的破冰能力，指出相应的困难和急需解决的问题；为我国破冰船在极区常态化航行、冰区航行的船舶驾驶员、按极地规则要求进行的冰区航行培训以及相应的业务模拟提供参考。     

金具零部件表面防腐蚀试验研究

随着经济的持续高速增长，各行业用电需求增大。在加快特高压骨干电网建设的同时，提高现有电网的输电能力、输电质量成为重中之重。金具是海上换流站的重要组成部分，海洋环境的特殊性，对金具提出了更高的耐腐蚀性能要求。为了探究海洋环境对金具的腐蚀性，选用ZL101A和ZL102两种典型的铝合金金具，采用5种辅助防腐蚀工艺获得5种耐腐蚀样本，并模拟海上工况对其分别进行盐雾腐蚀试验，得出最优防腐蚀工艺。研究表明：ZL101A和ZL102两种铝合金具有一定的耐腐蚀性能，ZL101A铝合金的耐腐蚀性能强于ZL102铝合金的；抛丸处理的防腐措施在ZL101A铝合金样本中的防腐蚀表现要强于ZL102铝合金样本的；阳极氧化在两种材质中防腐蚀表现均为优异，是最优异的防腐蚀工艺。     

基于散射区模型与参数聚类的室外NLOS单站定位算法

室外非视距(non line of sight， NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站，而且该条件下单基站收集的定位信息不足，导致定位精度不高。针对上述问题，提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型，该算法基于该模型收集多径信号的测量参数，将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理，再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组，将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt， LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明，在室外NLOS环境中，且仅提供单个基站的条件下，该算法可以有效提高定位结果的精度。     

基于Sarsa学习的基站休眠策略研究

在异构Macro-femto蜂窝网络中，随着日益增长的用户数量使得基站能耗问题变得更加严峻，提升整个移动系统能效的有效方式就是进行基站休眠。根据无模型理论提出一种基于Sarsa学习的动态基站休眠算法，算法通过基站学习环境中的用户流量，制定合理的休眠机制。仿真结果表明，提出的基于Sarsa学习的基站休眠算法能够有效提升系统能效     

抽水蓄能电站同发同抽等流量运行岔管水力特性

为研究抽水蓄能电站不同机组间同发同抽运行时的岔管水力特性，基于某抽水蓄能电站岔管的体型及设计参数，采用水动力模型对抽水蓄能电站同一水力单元内同发同抽等流量运行时的岔管段水力特性进行数值模拟研究。结果表明:研究范围内，同发同抽运行时岔管段水流会发生回流及低压区，最大的水头损失系数为0.5；与常规的运行工况相比，同一水力单元中进行同发同抽等流量运行时岔管内的水流流态会发生恶化、水头损失增大的现象，但从水力学的角度没有产生非常不良的流态。     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

城市铁路车站规模与临近道路交通量的关系研究

对北京主要铁路车站临近道路交通量的测试结果进行了整理及定性分析,利用SPSS软件对所得统计交通量与车站规模进行了回归分析.得出车站规模越大,车站站前道路的交通负荷越大,两者呈线性正相关的结论,提出了站前道路交通量的预测模型,有助于站前道路的合理规划,并对站前道路交通拥挤问题,提出了合理布置站前广场和发展公共交通的策略.     

交叠车站与区间隧道列车振动对环境的影响

以北京地铁5号线崇文门车站下穿既有地铁2号线区间隧道为背景,研究了上下交叠地铁区间隧道与车站在列车同时通过时,其振动对周围环境的影响.根据5号线崇文门车站与2号线区间隧道的空间相对位置,建立了三维弹塑性有限元模型;采用车辆-轨道耦合动力学模型,得到作用于道床底部的列车动载;根据各种可能的列车荷载组合,分别研究了15种动载组合情况下地表振动的规律.     

基于多目标准则的流域站网优化

对于流域站网空间布局不合理(含有大量冗余站点及监测空白区等)的问题,基于美国伊利洛伊斯河下游流域27个站点4年的日均径流量数据,以站网中联合熵最大、冗余度最小且数据波动最小3个准则,构建了联合熵比、冗余度比和纳什效率系数(NSE) 3个目标函数对站网的信息量进行定量评估。约简流域冗余站点构成初步优化站点组合,并根据出水口得到的潜在站点确定流域需要新增的站点。结果表明:在原站网的基础上选出11个站点构成初步优化站点组合,其联合熵与原站网相等,冗余度减少74. 2%;在初步优化站点组合基础上新增3个站点,联合熵和冗余度分别增加37. 1%和22. 3%;与原站网相比,优化后的站点数量为14个,联合熵增加了37. 1%,冗余度减少了68. 5%。