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需求不确定条件下的综合客运枢纽布局

系统工程 2024年第1期42卷 122-129页

作者：柳伍生刘天意龙思李旺谭倩长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 长沙市规划设计院湖南长沙410100

针对综合客运枢纽的布局问题,考虑不确定条件对枢纽布局的影响,实现各交通方式间的有效衔接。以整个系统运输成本最小化为目标,应用不确定理论,构建不确定条件下的枢纽布局数学模型。模型考虑了客流的不确定性、综合客运枢纽建设成本的... 详细信息

针对综合客运枢纽的布局问题,考虑不确定条件对枢纽布局的影响,实现各交通方式间的有效衔接。以整个系统运输成本最小化为目标,应用不确定理论,构建不确定条件下的枢纽布局数学模型。模型考虑了客流的不确定性、综合客运枢纽建设成本的不确定性以及需求点坐标的不确定性,以Python随机生成的A、B数据集为例,并进行求解,对参数灵敏度进行分析,得出枢纽布局的最优方案,验证模型与算法的有效性。各参数与运输成本呈正相关,将不确定条件下的枢纽布局模型计算结果与确定性模型进行比较,发现前者更具有优越性。研究成果对未来综合客运枢纽的规划及设计工作提供了一定的借鉴意义。

关键词：综合客运枢纽不确定条件枢纽布局运输成本

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高速铁路旅客购票时间选择行为研究

铁道学报 2024年第4期46卷 9-19页

作者：徐光明林珊珊胡心磊秦进中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

研究高速铁路旅客的购票行为对铁路企业预测需求、优化票价、分配票额等具有重要意义。考虑旅客个体和群体层面的异质性,分别构建混合和潜在类别Logit模型,研究出行时段、票种和供需关系等因素对旅客购票时间选择的影响。利用售票数据... 详细信息

研究高速铁路旅客的购票行为对铁路企业预测需求、优化票价、分配票额等具有重要意义。考虑旅客个体和群体层面的异质性,分别构建混合和潜在类别Logit模型,研究出行时段、票种和供需关系等因素对旅客购票时间选择的影响。利用售票数据估计模型参数,得到高速铁路旅客购票时间选择的规律:一天中下午和晚上出行的旅客在出行当日或前一天购票的可能性更高;购买全价票、儿童票、半价票的旅客偏向于在距离出发日9~30 d内购票,免票旅客往往选择随到随走;供需关系会显著影响旅客的购票时间选择而且越临近出发日影响越显著。进一步结合预售期购票量预测值和旅客购票选择概率,计算各预售阶段的购票量,可为铁路企业制定票额预分和浮动票价等策略提供决策依据。

关键词：高速铁路购票时间选择购票量分布 Logit模型交互效应分析售票数据

高速铁路日常客运量的EMD-Informer组合预测方法

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铁道学报 2024年第2期46卷 1-11页

作者：秦进胡冉毛成辉小虎徐光明中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

铁路客流需求的科学预测是进行运输组织方案决策的重要依据。以高速铁路历史客票数据为基础,结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与机器深度学习中的注意力机制,提出高速铁路日客流量的EMD-Informer组合预测方法。首先... 详细信息

铁路客流需求的科学预测是进行运输组织方案决策的重要依据。以高速铁路历史客票数据为基础,结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与机器深度学习中的注意力机制,提出高速铁路日客流量的EMD-Informer组合预测方法。首先采用EMD方法分解高速铁路客流量序列,获得具有周期特征和线路客流内在特征的模态分量,再利用Informer模型分别训练和预测各模态分解分量,并通过多头注意力机制高效挖掘客流数据内在规律和捕捉数据序列中的关键特征,在此基础上重组各分量预测值,从而得到高速铁路日常客流的整体高精度预测值。同时,根据结合问题特征的大量实验,明确可供实际运用参考的超参数设置规则。基于京沪高速铁路全线的实例计算分析表明,相对对比预测方法,EMD-Informer组合预测方法在高速铁路客流的单步预测及超前预测上均具有明显更小的预测误差。

关键词：高速铁路客运量预测经验模态分解注意力机制 Informer模型

基于多目标进化的超限超重货物运输专列路径优化方法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 138-148页

作者：张英贵刘家忱雷定猷中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法... 详细信息

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。

关键词：铁路货物运输超限超重货物运输专列路径优化多目标进化约束处理技术自适应惩罚函数

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基于多项Logistic的危化品槽罐车火灾类型判别

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中国安全科学学报 2024年第1期34卷 231-237页

作者：刘勇李肖施式亮鲁义王正武施星宇湖南科技大学资源环境与安全工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学公共安全与应急管理研究院湖南湘潭411201 长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410114

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为... 详细信息

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为被解释变量类别,确定空间与道路特征、时间与气象特征、人员因素、车辆及设备因素以及危化品因素5个方面共15项火灾因子;构建基于多项Logistic危化品槽罐车火灾类型判别模型;开展准确性检验和显著性检验以及实例应用,获得3种火灾类型的发生概率,并提出相应的火灾防治措施。结果表明:实例中液化天然气(LNG)罐车最有可能发生池火灾,其概率为0.55;其次为喷射火灾,BLEVE火灾的概率最小。采取提高危化品容器机械强度、减小碰撞强度等措施,可避免容器出现较大尺寸的泄漏孔,减少池火灾发生概率;采取减缓泄漏速度、控制泄漏范围、迅速合理灭火等应急措施可以减少LNG池火灾危害后果。

关键词：多项Logistic 危化品槽罐车火灾类型判别道路运输

融合LDA和CNN的施工触电事故原因识别和预判

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安全与环境学报 2024年

作者：李珏潘悦吴畅长沙理工大学交通运输工程学院长沙理工大学交通基础设施智慧建造与运维管理湖南省高等学校重点实验室

鉴于施工触电事故具有突发性强、致死率高的特点，为了有效辅助事故原因的调查，首先，对318份施工触电事故进行预处理，运用词频–逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF–IDF）关键词处理算法和可视化技术提取... 详细信息

鉴于施工触电事故具有突发性强、致死率高的特点，为了有效辅助事故原因的调查，首先，对318份施工触电事故进行预处理，运用词频–逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF–IDF）关键词处理算法和可视化技术提取关键信息。其次，通过狄利克雷主题模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）提取原因主题词条，并根据关键信息构建相应的原因主题标签。随后，运用Word2Vec模型将“事故经过”和“主题标签”转化为词向量矩阵，并输入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型中，利用CNN模型数据预测的特征，实现事故原因的预判。最后，对比分析CNN模型与其他两种经典模型的预判效果。试验结果表明，该方法能够在事故调查完成前，较准确地预判事故可能原因。该模型构建的事故原因库，可以为事故预防提供一定参考，模型可以作为辅助事故实际调查的有效手段。

关键词：安全工程施工触电事故事故原因狄利克雷主题模型(LDA) Word2Vec模型卷积神经网络(CNN)

中低速磁浮诱发交通枢纽换乘中心振动响应研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第5期51卷 154-167页

作者：王力东孙天洋卜秀孟韩艳李凯长沙理工大学土木工程学院湖南长沙410114 桥梁工程安全控制教育部重点实验室(长沙理工大学) 湖南长沙410114 中国建筑第五工程局有限公司湖南长沙410004

针对中低速磁浮诱发机场综合交通枢纽换乘中心(GTC)振动问题,建立磁浮列车-轨道梁耦合振动模型和轨道梁-GTC-土体有限元模型,采用两步法对车致GTC振动响应特征、传播规律和振级进行分析.磁浮列车采用多体动力学建模,轨道梁采用有限元法... 详细信息

针对中低速磁浮诱发机场综合交通枢纽换乘中心(GTC)振动问题,建立磁浮列车-轨道梁耦合振动模型和轨道梁-GTC-土体有限元模型,采用两步法对车致GTC振动响应特征、传播规律和振级进行分析.磁浮列车采用多体动力学建模,轨道梁采用有限元法建模,两者之间通过线性化磁轨关系形成耦合振动模型,并通过与现场实测结果对比验证了模型的正确性.基于所建立的耦合振动模型,获取H型钢轨枕与承轨台之间的扣件力时程并将其施加在轨道梁-GTC-土体模型上,通过瞬态分析得到了GTC典型观测点的动力响应.结果表明:磁浮列车诱发振动沿高度方向传播时,结构柱和楼板的振动响应均随高度的增加先减小后增大,沿水平方向传播时,振动响应随距离的增大而快速衰减;GTC振动响应存在明显的倍频现象,即扣件力主频倍频处振动响应的功率谱密度曲线存在明显峰值;当车速为60 km/h时,车辆激励主频与轨道梁一阶竖向自振频率接近,此时观测点的1/3倍频程最大振级大于其他车速;当磁浮列车以60~120 km/h车速通过GTC时,各楼层最大Z振级均未超过规范限值,表明该机场GTC具有良好的整体刚度.

关键词：中低速磁浮机场换乘中心传播规律振级评估两步法

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镍粉/碳纤维复合导电沥青胶浆的电热性能

材料科学与工程学报 2024年第2期42卷 290-298页

作者：汤智杰王路生杨景玉长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 长安大学公路学院陕西西安710064

基于电阻率、升温速率、车辙因子和劲度模量等指标优选出镍粉/碳纤维复合导电沥青胶浆Ni-CF-2,研究了其电性能和热性能,并根据其内导电材料微观分布研究其导电机理。结果表明,Ni-CF-2在交流电下的电流值显著大于直流电,但非线性伏安特... 详细信息

基于电阻率、升温速率、车辙因子和劲度模量等指标优选出镍粉/碳纤维复合导电沥青胶浆Ni-CF-2,研究了其电性能和热性能,并根据其内导电材料微观分布研究其导电机理。结果表明,Ni-CF-2在交流电下的电流值显著大于直流电,但非线性伏安特性离散性较大,且同时存在温敏效应和压敏效应;10 mm厚Ni-CF-2的导热系数比基质沥青高18.8%,通电时热量呈现层状的均匀分布,20 min内升温幅度达50℃以上,并具有良好切缝愈合能力;Ni-CF-2试样由导电颗粒的接触或电子跃迁形成导电通路。

关键词：镍粉碳纤维导电沥青胶浆伏安特性导热系数

基于响应曲面法的PCB/WCF改性沥青混合料优化设计

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公路交通科技 2024年第4期41卷 22-30页

作者：甘有为李闯民邓覃浩甘新众长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 长沙理工大学道路结构与材料交通行业重点实验室湖南长沙410114 宜春市公路事业发展中心江西宜春336000

为改善废轮胎热解炭黑(PCB)改性沥青混合料的水稳定性,利用废弃鸡羽毛(WCF)的羊毛状纤维有益于沥青混合料水稳定性提升的特点,制备了AC-13 PCB/WCF改性沥青混合料。首先通过激光粒度仪,扫描电子显微镜与能谱仪分析了PCB与WCF的微观形貌... 详细信息

为改善废轮胎热解炭黑(PCB)改性沥青混合料的水稳定性,利用废弃鸡羽毛(WCF)的羊毛状纤维有益于沥青混合料水稳定性提升的特点,制备了AC-13 PCB/WCF改性沥青混合料。首先通过激光粒度仪,扫描电子显微镜与能谱仪分析了PCB与WCF的微观形貌与表面化学元素分布。然后基于响应曲面法(RSM)设计了PCB掺量、WCF掺量以及油石比对沥青混合料AC-13的空隙率、马歇尔稳定度以及冻融劈裂抗拉强度比影响的试验方案。最后通过方差分析(ANOVA)方法研究了3个自变量及其交互作用对沥青混合料的空隙率、马歇尔稳定度以及冻融劈裂抗拉强度比的影响,并建立了PCB/WCF改性沥青混合料AC-13性能预测模型。结果表明:PCB的粒径分布集中在197~358 nm,表面灰分会降低PCB与沥青的相容性;WCF羽轴两侧的羽片呈扇状分布,主要化学元素为碳、氮、氧、硫。由优化模型获得的PCB/WCF改性沥青混合料AC-13最佳优化参数为,PCB掺量0.52%,WCF掺量0.36%以及油石比5.5%;对应预测值为空隙率3.85%,马歇尔稳定度11.79 kN以及冻融劈裂抗拉强度比84.56%;基于最优参数配合比制备的PCB/WCF改性沥青混合料AC-13验证试验结果为空隙率3.69%,马歇尔稳定度11.6 kN以及冻融劈裂抗拉强度比84.9%,且都在95%置信区间内,表明模型具有较好的预测能力;优化设计的PCB/WCF改性沥青混合料AC-13的预测值和试验验证值均满足中国改性沥青混合料的性能要求。

关键词：道路工程试验设计与优化响应曲面法 PCB/WCF改性沥青混合料性能预测模型