双车跟驰模型稳定性及非线性分析

考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型. 通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件,改进模型通过调节次近邻前车信息,提高了交通流的稳定性. 并对改进模型进行了非线性分析,获得了不稳定区域下的扭结一反扭结密度波. 模拟结果与解析结果一致. 数值模拟结果也表明,次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响.     

基于暗网的蠕虫检测系统的性能

因为受限于因特网当前的蠕虫活动情况,无法系统地研究暗网检测系统在各种可能情况下的性能.采用了相比原型系统实验方法扩展能力更强的仿真方法,分析了蠕虫的扫描速度、可感染主机的数量和暗网地址数目等因素对于暗网检测系统蠕虫监测性能的影响.仿真实验显示,以上因素大多对于检测系统的性能有很大的影响,同时因特网的特点决定了暗网检测系统在因特网中早期检测蠕虫的作用有限.同时,得到了一个意外结论:被检测的暗网地址数目对于暗网检测系统的影响相对较小.     

地面堆载诱发下盾构管片变形分析

本文依托苏州地铁S1线某区间盾构隧道,针对后期沿线可能出现的堆载问题,采用地层-结构法建立精细化三维数值分析模型,系统地探究了堆载条件下,隧道上覆、穿越和下卧软土地层对盾构管片变形的影响规律。结果表明：在地面堆载作用下,上覆荷载经过土层扩散,使管片变形沿纵向呈“正态分布”,竖向变形最大处位于堆载位置正下方的拱顶处;隧道最大水平位移发生在荷载作用位置正下方管片的左右拱腰处,并且左右拱腰同时产生向外的水平位移;当堆载中心在隧道正上方时,隧道下卧软土层时隧道变形量最大,其次是隧道穿越软土层时,隧道上覆软土层时对隧道竖向变形影响最小;隧道下卧土层的弹性模量对隧道结构变形影响最大,且弹性模量越小,结构变形越明显。     

漆叶化学成分的分离鉴定

为研究漆树(Toxicodendron vernicifluum)叶中的化学成分,利用硅胶柱色谱、C18中压柱色谱、高压制备色谱对漆树叶乙醇提取物的乙酸乙酯萃取部位进行分离纯化,根据化合物的波谱数据鉴定其结构.从中分离出8个化合物,分别鉴定为：没食子酸(1)、1,3,6-O-三没食子酰葡萄糖(2)、 1,2,4,6-O-四没食子酰葡萄糖(3)、紫云英苷(4)、1,2,3,4,6-O-五没食子酰葡萄糖(5)、β-谷甾醇(6)、莽草酸(7)、黄杞苷(8).其中,化合物2、3、4、7、8是首次从该种植物中分离得到,化合物1、5、6为首次从该植物的叶中分离得到.     

变量降维及零值数据在DEA应用中的改进

随着DEA方法的不断发展,实际应用中发现了不少影响DEA效率评价的因素。其中,决策单元自由度的限制及评价指标出现零值数据是本文在对油田区块勘探效率评价时所遇到的问题。提出一种改进的变量合成方法对评价指标进行降维,对零值的数据进行合成。将合成后的数据代入CCR模型及超效率DEA模型进行验证发现:改进后的变量指标数据提高了DEA模型有效性,且超效率DEA模型的评价结果更精确。     

交通流双车动力学模型与数值仿真

考虑双前车信息对跟驰车辆的影响,建立了改进的新的微观双车跟车模型。在此基础上,按照交通流研究中采用的微观-宏观参量关联关系,推导出改进的宏观交通流双车动力学模型。通过模型稳定性分析得到了该模型线性稳定的判别条件。数值仿真表明该模型能够模拟交通流的堵塞和疏导等实际交通流现象,以及次邻近前车对交通流波动性存在不可忽视的影响。     

多出口场景下考虑危险信息传播的人员疏散模拟研究

并非所有人员在疏散初期便获取危险信息,为研究多出口场景下考虑信息传播的行人出口选择行为,基于元胞自动机构建考虑到出口的距离、出口前的拥挤程度和对危险信息的了解程度的出口选择模型.该模型包括固执行人、易感行人和理智行人三类行人信息处理差异及状态转换.通过仿真模拟分析信息影响力、危险传播范围、各类行人占比和危险源位置对出口利用率和疏散时间的影响.结果表明,信息传播力的增加可以促进行人改变出口;而危险传播范围增加会抑制行人更换出口;理智行人占比变化对不同场景影响出现显著差异,理智行人的增加可能会加重出口利用率的不平衡.     

基因武器的伦理困境及其防范路径

基因武器作为一种超大规模的杀伤性武器,在现代战争中可以发挥奇效.但基因武器在军事中的存在与应用,将使平民豁免面临困境、使战争手段更不人道、使战争后果难以控制、以及诱发严重的生态灾难等,因而面临诸多的战争伦理困境.有鉴于此,在当前时代背景下,人类作为战争的主体,应守住基因武器禁用于战争的伦理底线,厘清基因技术研发的善...     

基于混合割线方程修正的L-BFGS算法

L-BFGS方法是解决大规模无约束优化问题最有效的拟牛顿方法之一,该方法既保持了BFGS方法在理论上良好的收敛性,又克服了拟牛顿法储存量大、计算量大的困难。大量研究表明,对割线方程进行修正能更好地逼近目标函数的二阶曲率信息,进而改善BFGS方法的计算效率。基于Li和Yuan等人提出的两种割线方程,构造了一种新的混合割线方程,并用该方程修正了L-BFGS算法,提出了一个基于混合割线方程修正的L-BFGS算法(ML-BFGS)。在适当的假设条件下,建立了ML-BFGS方法在一致凸函数上的全局收敛性,并证明了该方法是R-线性收敛的。数值结果表明,在某些情况下,ML-BFGS方法要比L-BFGS方法更优。