综合客运枢纽内各方式协调调度模型

以乘客费用最小为优化目标,以各种客运方式(地铁、轻轨和常规公交)的发车间隔为决策变量,以各方式的车辆配置及各方式间的运能匹配为约束条件,建立了综合客运枢纽内各方式协调的调度模型,利用Matlab遗传算法工具箱对模型进行求解,并以北京市西直门综合客运枢纽为例对模型进行验证.结果表明,实施协调调度后乘客费用显著减少,所建立的模型能够较好地解决枢纽内各方式间的协调调度问题.     

原位反应Al-Cu复合材料的反应机理分析

借助X射线衍射和扫描电镜对铝熔体中生成Al2O3的原位反应进行热力学和动力学分析。结果表明；在大气，低温条件下，CuO与铝反应能生成δ－Al2O3,δ-Al2O3颗粒在基体合金中能均匀分布，大小在3－5μm;CuO与铝反应的热力学分析认为反应是可以自发进行的；利用宏观反应动力学理论，提出微粒模型，认为主要影响反应速度的因素是铝液的CuO微粒接触时的浓度，微粒的内部结构，表面积与其体积之比，微粒的形状系数等。     

一类二阶具多偏差变元微分方程的周期解

主要讨论了一类二阶具多偏差变元的泛函微分方程周期解的存在性,利用重合度理论和关于周期函数的最佳不等式,得到了文中的若干结论．     

胶束法制备Pb（Zr0.53Ti0.47）O3超细粉

用胶束法制得了Ｐｂ（Ｚｒ０．５３Ｔｉ０．４７）Ｏ３超细粉末，避免了在热处理过程中的硬团聚现象，用Ｘ－射线衍射分析，透射电镜等测试手段对粉料进行了表征。制得的超细粉属四方晶系，单颗粒的形貌近似球形，单颗粒平均粒径小于０．１μｍ。     

Containment Control of Multi-Agent Systems with Stochastic Multiplicative Noises

Journal of Systems Science and Complexity - This paper investigates the containment problem of continuous-time multi-agent systems with multiplicative noises, where the first-order and second-order...     

融合无人机线型测量与振动测试的桥梁状态评估

基于无人机摄影测量及随机振动测试的方法，探索在不封闭交通条件下进行桥梁状态评估的方法. 以长沙市某大桥为例，通过采用结构识别理论与无人机倾斜摄影技术分别对桥梁线型、桥梁病害、动力特性进行研究.利用无人机三维倾斜摄影技术重建目标桥梁三维实景模型并通过点云模型提取桥梁线型，将无人机测量线型与水准测量线型以及设计线型进行对比，研究发现线型差值的平均值为0.034?m，平均相对挠度值为L/12705（L为桥梁跨度），标准差为0.035?m，两者结果较为接近，验证了无人机测量桥梁线型的可靠性，也验证了运营桥梁期间外观尺寸无显著改变. 利用小型无人机技术对目标桥梁辅助进行外观质量调查，调查桥墩病害和支座损伤特征，结果表明桥梁无结构性损伤. 通过对结构进行环境振动测试，以行车、风等荷载作为激励，利用复模态指示函数（Complex Modal Indicator Function，CMIF）法捕捉结构模态参数（频率、振型、阻尼比），对比10?年前历史基线模态数据并综合考虑环境温度影响，判断该桥结构刚度无明显下降. 研究表明采用“无人机三维建模线型测量+无人机病害调查+随机振动测试”的桥梁健康状态的综合评估技术具有可行性、经济性及实用性.     

杠杆法在行星传动方案分析中的应用

应用杠杆法来研究自动变换箱的传动方案是新的思路。通过应用杠杆法，得出自动变速箱设计中结合元件布置的一般规律，给出三，四，五档自动变速箱合理的传动方案。     

预制拼接槽型UHPC柱偏心受压性能试验研究

为研究预制拼接槽型UHPC柱在受压条件下的力学性能及其影响因素，开展2根整浇UHPC柱及14根预制拼接槽型UHPC柱在不同拼接形式、不同偏心受压方向及不同偏心距下的轴心或偏心受压试验研究. 通过考察试件的极限承载力、破坏形态、轴向及侧向变形性能，研究了拼接方式、偏压方向和偏心距对其静力性能的影响. 试验结果表明：钢纤维延缓了UHPC的开裂，增强了试件的变形能力，但预制拼接槽型UHPC柱在轴压和小偏压荷载下仍表现出明显脆性破坏特征；在该试验中，偏压柱的破坏形态主要为小偏心受压破坏及大偏心受拉破坏；在相同偏心距下，不同拼接形式、不同偏心受压方向的柱体破坏形态及承载能力表现趋于一致；在相同尺寸与配筋下，预制拼接槽型UHPC柱承载力随偏心距的增加而减小. 最后，通过对比试件承载力试验值和我国现行规范理论计算值，定性地指出了现行规范的局限性. 本文试验数据可为预制拼接槽型UHPC柱设计提供参考.     

一种改进型神经网络的光纤预警系统适应性研究

针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题，提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术，信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验，探究了系统的适应性.结果表明，该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果，并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.