面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.     

干湿循环和吸力对非饱和下蜀土力学特性影响的试验研究

为研究干湿循环和吸力共同作用对非饱和下蜀土力学特性的影响,选取镇江某边坡的下蜀土为研究对象,通过非饱和直剪试验,对不同干湿循环次数及吸力水平下下蜀土力学特性的变化规律进行了研究.结果 表明:随着干湿循环次数的增加,下蜀土表面裂隙明显增加并具有不可逆性;下蜀土的抗剪强度经短暂增大后逐渐降低,并在第4次干湿循环作用后趋于稳定;下蜀土的黏聚力在经历短暂提高后逐渐降低并趋于稳定,而其内摩擦角则随干湿循环次数的增加变化幅度较小,呈上下波动态势;相同干湿循环次数下,吸力的存在对于下蜀土的黏聚力具有提升作用,而对土体内摩擦角的影响则不明显.研究结果可为干湿循环作用下下蜀土边坡的稳定性分析提供计算参数,具有实际工程意义.     

峰值电量约束下的场桥能耗最小化问题研究

随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.     

燃烧室流动混合过程的代理模型

为了构建适用于燃烧室冷态流动混合过程的代理模型(surrogate model,SM)的方法，该文研究了构建过程中的关键步骤，通过使用Latin超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法进行样本选取，在完成数值模拟后使用本征正交分解提取样本间的主要特征进行降维，再通过Kriging插值法完成工况插值。结果表明：该构建方法能够处理冷态高速、高湍流度、强旋流动和燃料/空气掺混，精度高于国际平均水平。同时，该文提出了构建方法的应用准则，为后续更复杂、包含燃烧反应过程以及结构变化的燃烧室SM构建奠定基础。     

河西走廊A级旅游景区空间分布及其可达性分析

以河西走廊107处A级旅游景区为研究对象，选取区域地理的视角，以地理探测器、地理集中指数、核密度等方法探讨其空间分布特征及影响因素，并分析其可达性。结果表明：河西走廊A～5A级旅游景区数量分别为1处、8处、54处、41处、3处；景区以斑块状聚集在敦煌市城区及周边，嘉峪关市和肃州区、张掖市中部以及凉州区，县域空间分布不均；交通站点密度、县域人口数量和经济水平对其空间分布影响较强；研究区A级旅游景区整体交通可达性程度较低，且差异显著。河西走廊A级旅游景区数量可观、等级较高，空间上呈斑块状分布，交通因素主导了其空间分布，交通可达性低。研究结果可为当地旅游业可持续发展和旅游活动参与者提供借鉴。     

入侵检测系统中模式匹配算法的改进

在对Aho-Corasic（AC）算法进行分析的基础上，提出了一种更加快速的多模式匹配算法——BAC。该算法利用扫描模式串集合计算偏移数得到更大的跳跃距离，减少了匹配次数使算法具有更高的效率。实验结果表明，BAC算法的性能优于同类的其他算法，特别是在模式长度较短的情况下，优势更为明显。     

“球操训练法”在篮球教学与训练中的应用研究

本文采用实验法,将学生随机分成两组进行试验,对照组进行常规教学,实验组进行"球操训练法"。结果表明,进行"球操训练法"能使学生更好地掌握动作技术和提高运动技能。     

基于机载LiDAR点云的建筑物三维重建

建筑物三维重建是遥感领域的一项基本任务。由于机载LiDAR点云稀疏、不完整、有噪点，传统重建方法难以从中重建出完整水密的模型。同时，建筑物模型的表面紧凑程度也限制了其应用的广泛性。针对该问题，提出了一个从LiDAR点云重建紧凑建筑物模型的网络框架。该架构包含两个模块：一是基于隐式表示的表面提取模块，该模块通过隐式神经网络从点云在提取到建筑物的基本结构信息并生成表面网格模型。一是基于结构感知的网格优化模块，该模块对模型各平面的拓扑进行改善并重建出轻量级建筑物模型。利用苏黎世建筑物数据集对所提出的框架进行了验证，与现有方法相比，该框架重建结果具有更高的精度。