河北省泥石流灾害易发性云模型评价方法:以邢台赵沟村泥石流为例 被引量：4

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作者 李辉 翟星 +3 位作者 李琛曦 潘怡 李建朋 袁维 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10884-10891,共8页

建立定量化的泥石流易发性评价方法对于泥石流灾害的防治工作具有重要意义。通过对河北省130处泥石流沟的详细勘查和数据整理,分析总结了河北省泥石流的区域性特征。在此基础上,选取评价因子,引入随机森林分类方法确定评价因子的权重,... 建立定量化的泥石流易发性评价方法对于泥石流灾害的防治工作具有重要意义。通过对河北省130处泥石流沟的详细勘查和数据整理,分析总结了河北省泥石流的区域性特征。在此基础上,选取评价因子,引入随机森林分类方法确定评价因子的权重,采用高斯正向云模型建立了评价因子与泥石流易发性等级的定量关系,最后,通过工程实例证明新方法的合理性。研究表明:河北省西部、东北部泥石流灾害点分别被600 mm和700 mm年降雨量等值线包围,北部地区泥石流灾害点则多位于年降雨量等值线400 mm与500 mm之间。河北省泥石流形成关键因子为降雨强度、汇水面积、沿沟松散物储量、沟岸山坡坡度、流域相对高差和沟谷比降等;河北省泥石流类型主要为中小型沟谷暴雨-水石流;工程实例分析表明基于随机森林赋权的泥石流易发性云模型评价方法评价结果与实际情况相符。 展开更多

关键词 泥石流 易发性 云模型 权重 随机森林 综合评价方法

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基于群组决策的寒区隧道冻害风险评价研究

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作者 张亚琴 王道远 +5 位作者 袁金秀 张业权 赵斌 崔光耀 章浩天 孙梁 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期91-99,共9页

研究目的:为客观有效评估隧道冻害程度,基于群组决策和三角模糊数法构建寒区隧道冻害风险评价模型。首先,采用更有利于专家表达的三角模糊数建立判断矩阵,利用相容度指标确定专家判断水平,从而赋予相应权重;其次,综合考虑引起寒区隧道... 研究目的:为客观有效评估隧道冻害程度,基于群组决策和三角模糊数法构建寒区隧道冻害风险评价模型。首先,采用更有利于专家表达的三角模糊数建立判断矩阵,利用相容度指标确定专家判断水平,从而赋予相应权重;其次,综合考虑引起寒区隧道冻害的温度、水文、围岩条件和工程措施等因素,形成二级评价指标,通过三角模糊数群组决策模型确定各指标权重;再次,将二级评价指标分为10个定量指标和6个定性指标,定量指标按梯形分布建立隶属度函数,定性指标由专家按百分制打分,再按梯形分布函数确定各等级隶属度;最后,通过模糊综合评价方法计算确定隧道冻害等级,并提供相应的预防措施。研究结论:(1)选取温度、水文、围岩条件和工程措施4个一级指标、16个二级指标,设置4个冻害等级,构建了基于三角模糊数的群组决策寒区隧道冻害风险综合评价体系;(2)本文提出的冻害风险评价模型应用于杀虎口隧道,风险等级评价结果与隧道实际冻害一致,验证了模型的合理性;(3)本文模型更加客观全面,可为隧道冻害风险提供安全预警和防控建议。 展开更多

关键词 寒区隧道 三角模糊数 群组决策 冻害风险 综合评价

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基于改进DeepLabV3+的钢桥锈蚀检测方法 被引量：1

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作者 黄海新 贺朝 +2 位作者 程寿山 许瑞宁 张连振 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期18-24,60,共8页

锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中... 锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中的Xception主干网络,使模型轻量化以易适配移动端设备,优化ASPP模块中的空洞率以提高网络对不同尺寸锈蚀的提取效果,添加CBAM注意力机制增强模型对关键特征的感知和捕捉;将改进后的DeepLabV3+模型与原DeepLabV3+模型、PSPNet模型和U-Net模型进行了对比,同时开展了消融实验;最后,将改进模型搭载于视觉机器人上,并开展实地工程测试。结果表明:相比于其它模型,改进的DeepLabV3+模型对钢桥锈蚀图像的分割准确率平均提高了7.5%,平均交并比平均提高了14.7%,召回率平均提高了9.1%。 展开更多

关键词 桥梁工程 DeepLabV3+ 钢桥锈蚀检测 卷积神经网络 图像分割

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基于元胞自动机的高速公路事故场景精准协同管控

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作者 王亚州 郑瑞君 +2 位作者 高静雅 余智鑫 赵建东 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期9158-9165,共8页

为了降低高速公路事故对通行能力和行车安全带来的影响,提出了一种涉及高速公路主线、服务区和收费站的精准协同管控策略。首先,对提出的协同管控策略进行了说明。其次,为了更真实地对高速公路事故场景的交通流进行仿真,通过设置大小车... 为了降低高速公路事故对通行能力和行车安全带来的影响,提出了一种涉及高速公路主线、服务区和收费站的精准协同管控策略。首先,对提出的协同管控策略进行了说明。其次,为了更真实地对高速公路事故场景的交通流进行仿真,通过设置大小车不同的随机慢化概率、加减速度和换道条件,对元胞自动机模型进行了改进。最后通过仿真验证了提出管控策略的有效性,结果表明,相比于无管控措施,采用服务区调控,在车均延误、油耗和累积碳排放上,分别能降低62.90%、69.50%和69.50%;采用服务区+收费站的协同管控模式,在3种指标上分别能进一步降低55.76%、59.58%和59.58%;精准管控措施可以显著降低事故的影响。 展开更多

关键词 高速公路 事故 协同管控 元胞自动机

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多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究 被引量：4

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作者 赵建东 贺晓宇 +1 位作者 余智鑫 韩明敏 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期77-85,共9页

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles,ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN,MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO(Simulation o... 为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles,ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN,MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles,HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100 m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。 展开更多

关键词 智能交通 智能网联车 换道决策 深度强化学习 分子动力学 网联范围

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基于雷达数据的车辆换道行为识别研究 被引量：3

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作者 苏丽娜 李凡 +2 位作者 潘秀 田子立 赵建东 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期60-67,共8页

针对高速公路车辆轨迹跟踪及换道行为识别问题,基于路侧雷达数据提取车辆换道过程特征,提出了融合支持向量机算法与粒子群算法的换道行为识别模型.首先,针对异常数据及轨迹匹配问题,采用空间约束、动力约束、长度约束等多重条件约束进... 针对高速公路车辆轨迹跟踪及换道行为识别问题,基于路侧雷达数据提取车辆换道过程特征,提出了融合支持向量机算法与粒子群算法的换道行为识别模型.首先,针对异常数据及轨迹匹配问题,采用空间约束、动力约束、长度约束等多重条件约束进行数据清洗,并分别利用SavitzkyGolay滤波器和改进弗雷歇距离算法对轨迹进行平滑和匹配;其次,为有效分析换道轨迹信息特征,从整段轨迹和换道区间中,提取了偏移角度、平均换道横向速度、平均换道纵向速度、横向偏移量、换道时长作为典型换道特征;然后,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的换道行为识别模型,并针对核函数参数优化问题,分别运用网格搜索法和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数寻优.最后,以高速公路路侧雷达检测数据为例,对模型进行训练和测试.实验结果表明:与其他识别模型相比,SVM-PSO模型的识别准确率和精确率分别为93.59%、97.75%,具有良好的识别能力. 展开更多

关键词 交通工程 轨迹跟踪 支持向量机 弗雷歇距离 雷达 换道行为

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变形率对FRPM管涵疲劳性能影响研究

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作者 孙超 王清洲 +2 位作者 魏连雨 孟会林 王笑森 《复合材料科学与工程》 CAS 北大核心 2023年第4期113-120,共8页

根据管涵受力特性研发FRPM管涵夹具,对变形率为0%、1%、2%及3%的试件进行10次、50万次、100万次与200万次循环荷载加载,分析变形率对FRPM管涵疲劳性能的影响;根据剩余刚度理论、线性疲劳损伤理论及疲劳试验结果,建立FRPM管涵的剩余刚度... 根据管涵受力特性研发FRPM管涵夹具,对变形率为0%、1%、2%及3%的试件进行10次、50万次、100万次与200万次循环荷载加载,分析变形率对FRPM管涵疲劳性能的影响;根据剩余刚度理论、线性疲劳损伤理论及疲劳试验结果,建立FRPM管涵的剩余刚度疲劳寿命预测模型。主要得出如下结论:①变形率影响试件的承载能力,变形率越大,试件经疲劳试验后其承载能力越低;②循环疲劳荷载作用次数的增加能够降低FRPM管涵的管刚度,当变形率为0%时,经过200万次的疲劳荷载作用,FRPM管涵试件的管刚度由50.71 kPa下降至46.05 kPa,下降了10.12%;③经疲劳荷载作用后,变形率降低了管涵的承载能力和管刚度,对于变形率为3%的管涵,经过200万次疲劳荷载作用后,管刚度降低24.44%;④试件各监测点位应变增长率与疲劳荷载作用次数成正相关,变形率越大,经过疲劳荷载作用后,其承载能力越低,疲劳作用次数越多,其承载能力降低越大;⑤建立基于剩余刚度的疲劳寿命预测模型,通过该模型预测变形率为0%、1%、2%和3%时FRPM管涵的疲劳寿命,变形率为0%时,FRPM管涵的疲劳寿命为1252.956万次,变形率为3%时,FRPM管涵的疲劳寿命为693.761万次,表明FRPM管涵具有良好的疲劳性能,疲劳寿命能够满足服役要求。 展开更多

关键词 FRPM管涵 变形率 疲劳性能 剩余刚度理论

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基于ReaxFF MD模拟的煤加氢热解有机Ca转化机制研究

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作者 王小令 王绍清 +2 位作者 赵云刚 常方哲 穆瑞峰 《化工学报》 2025年第8期4297-4309,共13页

为揭示煤中有机Ca在煤加氢热解过程中的迁移转化机制,构建了含羧酸Ca的煤大分子结构模型,采用反应分子动力学(ReaxFF MD)模拟手段,基于不同升温模式从原子水平追踪了Ca在煤加氢热解过程中的运动轨迹;通过人为加载Ca型煤进行加氢热解实验... 为揭示煤中有机Ca在煤加氢热解过程中的迁移转化机制,构建了含羧酸Ca的煤大分子结构模型,采用反应分子动力学(ReaxFF MD)模拟手段,基于不同升温模式从原子水平追踪了Ca在煤加氢热解过程中的运动轨迹;通过人为加载Ca型煤进行加氢热解实验,采用电感耦合等离子体光谱仪(ICP-OES)测定了产物中Ca元素的含量。模拟结果表明,在升温模拟过程中,有机Ca在高温下向无机Ca、气态烃Ca、焦油Ca迁变。原子Ca很难单独从焦炭中释放,并且极易和生成的H_(2)O分子结合。在恒温模拟过程中,随着温度的升高,煤加氢热解过程中有机Ca迁变行为加剧,焦炭Ca大量向无机Ca和气态烃中的Ca转化。在较低温度下(1600~2200 K),需要持续一定时间有机Ca才会发生迁变,而在较高温度下(2500~2800 K)相应发生迁变过程需要的时间更短。通过分析热解实验中Ca的演化规律,初步验证模拟结果。此外,还探讨了显微组分对有机Ca迁移行为的影响,镜质体含有较多脂肪链,能热分解更多小分子碎片与Ca结合,而惰质体因芳香结构致密且活性位点较少,有机Ca的结合能力略弱。最终,从原子水平揭示了有机Ca在煤加氢热解的迁变机制:有机Ca的结合能力很强,极易与分解后的小分子物质结合。有机Ca可以直接向无机小分子、气态烃与焦油分子中转化。其中,Ca首先倾向于进入无机小分子,其次是气态烃,最后是焦油。同时,赋存在三者之间的Ca会在高温下持续迁移转化。研究结果可为高碱煤在中低温热解产业中污染控制与产物优化提供科学参考和理论支持。 展开更多

关键词 有机Ca 准东煤 加氢热解 迁移转化 分子模拟 实验验证

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寒区隧道冻结特性及冻结深度预测 被引量：1

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作者 马超 黎忠灏 +4 位作者 邱军领 赖金星 罗燕平 曾斌 冯志华 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第8期1369-1378,共10页

为研究寒区隧道冻结特性并对冻结深度进行预测,采用数值模拟分析的方法,探讨兴安岭隧道温度场及冻结深度分布规律,并基于正交试验分析冻结深度各影响因素的敏感性及显著性。此外,提出一种基于XGBoost(extreme gradient boosting)和Light... 为研究寒区隧道冻结特性并对冻结深度进行预测,采用数值模拟分析的方法,探讨兴安岭隧道温度场及冻结深度分布规律,并基于正交试验分析冻结深度各影响因素的敏感性及显著性。此外,提出一种基于XGBoost(extreme gradient boosting)和LightGBM(light gradient boosting machine)的混合预测模型对冻结深度进行预测。结果表明:1)距隧道洞口越远,围岩冻结深度越小;距隧道洞口越近,围岩冻结深度变化越大,在距洞口300 m之后,围岩冻结深度趋于稳定。2)各个断面不同部位冻结深度的变化规律基本一致,除仰拱部位冻结深度明显较大以外,其余各部位均无明显差别。3)各影响因素对冻结深度的影响敏感性排序为初始地温>最冷月平均气温>围岩比热容>围岩导热系数>衬砌导热系数>衬砌比热容。4)与传统单一模型预测方法相比,提出的基于XGBoost和LightGBM的混合预测模型精度较高,具有较强的适用性。 展开更多

关键词 寒区隧道 冻结深度 正交试验 XGBoost模型 LightGBM模型 混合模型

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崩塌灾害危险性评价云模型及其应用 被引量：7

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作者 李琛曦 潘怡 +3 位作者 翟星 李辉 李建朋 袁维 《灾害学》 CSCD 北大核心 2023年第4期23-28,共6页

为综合考量评价过程中的模糊性和随机性,基于层次分析法与云模型理论建立了崩塌灾害危险性的云模型评价方法。在崩塌形成机制分析的基础上,选定了6个评价因子,分别为危岩体特征、坡高、坡度、年均降雨量、地震动峰值加速度、人类活动影... 为综合考量评价过程中的模糊性和随机性,基于层次分析法与云模型理论建立了崩塌灾害危险性的云模型评价方法。在崩塌形成机制分析的基础上,选定了6个评价因子,分别为危岩体特征、坡高、坡度、年均降雨量、地震动峰值加速度、人类活动影响距,进而采用层次分析方法确定各因子权重,依据单因素分级标准计算各评价指标隶属于不同评价级别的云模型数字特征后,由正向高斯云算法和因子权重值计算综合确定度,根据最大确定度得到崩塌灾害危险性级别,最后通过工程实例探讨了该方法的可行性与有效性。研究表明,采用云模型进行崩塌灾害危险性评价具有可行性,实例验证结果与赤平投影分析法一致,不仅可以考虑评价过程中的随机性和模糊性,而且能根据综合确定度判断同一危险性级别内不同危岩体的危险程度。 展开更多

关键词 崩塌 云模型 危险性评价 因子权重 层次分析(AHP)

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毫米波雷达数据驱动的桥梁挠度预测 被引量：8

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作者 顾思思 常世新 +1 位作者 韩明敏 赵建东 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第11期4874-4880,共7页

为监测公路桥梁健康状况从而保证车辆行驶桥面的安全性,基于毫米波雷达监测的桥梁挠度数据,结合深度学习理论,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控制循环单元(gate recurrent unit,GRU)组合的桥梁挠度... 为监测公路桥梁健康状况从而保证车辆行驶桥面的安全性,基于毫米波雷达监测的桥梁挠度数据,结合深度学习理论,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控制循环单元(gate recurrent unit,GRU)组合的桥梁挠度预测模型。首先,获取高速公路大桥高精度挠度数据,通过数据预处理,在保留原始数据特征的基础上,修复部分噪声数据;其次,将处理后的样本数据、时间步长和特征数的三维数据,以桥梁挠度数据序列构造的输入矩阵作为输入层,经过CNN-GRU组合模型的密集连接层后,输出预测桥梁挠度值。最后,选取具有代表性的监测点数据,利用均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)进行预测效果验证。结果表明,CNN-GRU模型的精度更高:较于传统长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型在RMSE上提升了59.65%,MAE提升了61.30%;较于CNN-LSTM模型在RMSE上提升了2.48%,MAE提升了4.87%。其对于桥梁挠度极值及趋势的判断基本准确,可以作为桥梁健康状况预测的科学依据。 展开更多

关键词 毫米波雷达 桥梁挠度 预测 组合模型 时间序列模型

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基于深度强化学习的入口匝道流量调控方法

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作者 韩雨 陈志轩 +4 位作者 王翊萱 李春杰 雷伟 焦彦利 刘攀 《汽车安全与节能学报》 2025年第4期587-597,共11页

针对当前基于强化学习的匝道控制方法对策略训练中的学习成本、策略迁移性等研究不充分,导致控制策略难以在实际中应用的问题,该文提出一种匝道控制策略优化的强化学习方法,并通过大量仿真实验对方法的可移植性进行了深入研究。构建匝... 针对当前基于强化学习的匝道控制方法对策略训练中的学习成本、策略迁移性等研究不充分,导致控制策略难以在实际中应用的问题,该文提出一种匝道控制策略优化的强化学习方法,并通过大量仿真实验对方法的可移植性进行了深入研究。构建匝道控制模型,提出基于深度强化学习的模型训练方法;选取雄安新区对外主干路网中荣乌高速公路某合流区瓶颈作为实验场景,利用深度强化学习算法对模型进行训练,并将训练过程中控制策略的表现与经典匝道控制方法比较,从而对学习成本进行量化分析;选取不同仿真模型及多组模型参数作为测试环境,分析训练环境与测试环境差异对控制策略的影响。结果表明:当训练环境与测试环境差异程度在20%以内时,强化学习控制方法在提升通行效率方面显著优于经典匝道控制方法;而当差异程度超过20%时,两种方法效果差异不明显。 展开更多

关键词 匝道控制 强化学习 迁移性 学习成本

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