混凝土中的声发射波速特性及其在源定位中的应用*

利用声发射技术监测受载混凝土裂缝发展特征的首要任务是对声发射源的准确定位。为了解混凝土中声发射波速特性,提高声发射源定位精度,该文开展了一系列室内试验,构建了考虑衰减现象的声发射波速修正模型,优化建立了基于修正波速的区域穷举定位法。结果表明:水灰比越小,基准波速越大,波速随距离的衰减越大。骨料粒径越大,基准波速越大,波速随距离的衰减越大。直线距离小于500 mm时,可采用对数函数描述声发射波速与距离的定量关系,以此构建的波速修正模型满足工程精度要求。采用修正波速的区域穷举定位法对单轴压缩试验产生的裂缝进行定位时,定位点比时差定位法更接近裂缝实际位置,有效提高了定位精度。     

基于半解析法的钢绞线丝间摩擦学性能研究

为探究钢绞线丝间摩擦学性能，考虑钢绞线丝间摩擦接触和往复滑动行为等因素，基于曲杆理论、Archard磨损理论等，建立了周期弯曲钢绞线丝间摩擦学性能求解模型，采用半解析法实现快速求解，并通过与曲杆理论、有限元仿真结果对比以及磨损试验验证模型有效性，进而研究钢绞线丝间磨损深度、摩擦接触滑移等摩擦学性能参数的分布规律，分析载荷幅值、几何结构以及材料属性等对其丝间摩擦学性能的影响.结果表明：钢绞线丝间磨损发生在弯曲中性层外侧，钢丝未接触或接触但未发生滑移之处不发生磨损；弯曲载荷越大，磨损越严重；侧丝半径、捻角越大，丝间接触压力与接触变形均增大，故而磨损加剧；总磨损深度随钢绞线材料的弹性模量和泊松比增大而增大.     

基于多模型的港口物流与区域经济协同发展研究—–以重庆市为例

为更好地研究港口物流与区域经济协同发展的相互关系,构建港口物流与区域经济指标体系,选取2007~2016年重庆市港口物流与区域经济指标的相关数据,运用灰色关联度模型(GRA),实证分析了重庆市港口物流与区域经济之间的内在关系.结果表明,两者之间存在较高的关联性.为进一步分析二者协调性,采用极值变换法、熵值赋权法、综合发展水平评价模型、耦合度模型、耦合协调度模型进行评价,结果显示二者协同发展水平较高,表明了评价指标体系和模型选取的有效性.最后根据分析结果提出相关发展建议,以期为重庆市港口物流与区域经济发展提供决策依据.     

时变单车路径优化模型及动态规划算法

车辆路径问题由于其广泛的应用领域及经济价值而成为学术研究热点。然而,在已有的研究文献中,车辆的速度时变与服务多任务特性很少被关注。本文讨论了具有这两个特性的单车路径优化问题。建立了以送货完成时间最早为优化目标的时变单车送货路径优化模型。由于很难获得该模型的精确解,本文提出了一种贪婪补货策略压缩原问题解空间,设计动态规划算法给出了车辆行驶时间满足FIFO规则的送货顺序近似最优解。数值算例验证了该算法所得到的解仅是原问题的近似最优解这一结论。算例同时表明优化配送时间随着车辆装载能力的增大而缩短,并在车辆装载能力超过所有客户配送总需求时实现最短配送时间,即,使用较大装载能力车辆能节约更多配送时间。     

基于较优方案最大区别度的组合权重赋值法

现有多方案决策中的指标权重计算方法可能产生评价结果中较优方案不突出的难题,进而提出了一种新的方法——基于较优方案最大区别度的组合权重赋值法.方法可根据方案间区别度最大的原则将主观赋权法和客观赋权法中所确定的指标权重进行集结,综合考量待评方案,并建立多方案决策结果最大化和决策结果间方差最大化非线性优化模型,采用理想点法对具体的多目标规划问题进行求解.方法的运用有利于扩大备选方案之间的差距,进而突出较优方案,最后通过实例说明了该方法的优越性.     

考虑温度效应的沥青混合料粘弹性力学模型

提出一种同时考虑时间和温度效应的沥青混合料本构模型,基于传统的Burgers模型,得到新模型的粘弹性力学参量.采用4种温度下的实验数据对模型参数进行标定,运用新的本构模型对实验结果进行拟合,拟合曲线比传统的Burgers模型拟合曲线更加吻合实验数据,能更好地反应沥青混合料的物理力学行为,同时新模型的物理意义更明确.本模型为进一步研究沥青路面的路用性能和破坏机理提供了新的理论工具,丰富了粘弹性力学理论.     

前言

近年来,在系列国家自然科学基金项目（６１４０３１７９,６１８７７０３３,６１７７３３２０,１１６０１４６４,１１７０２２３７,１１７７１２４２,６１８３３００５,６１９０７０３３,６１７７３１５２,６１７７３１８５,６１８７７０３０,６１５０２２１２）、国家社会科学基金项目（１７ＢＧＬ２３１）和中国博士后科学基金项目（２０１６Ｍ６０１６９８,２０１７Ｔ１００３１８,２０１８Ｍ６４２１２９）等的支持下,国内大数据和人工智能的理论和应用基础研究取得了长足的进展．我们将近年来本领域有代表性的部分论文成果汇集成册,在《应用数学和力学》上专辑发表,希望能对我国大数据和人工智能领域的发展有所助益．     

基于门控递归单元神经网络的高速公路行程时间预测

为了更高效地预测高速公路行程时间,以高速公路行程时间为研究对象,通过采集车辆在高速公路进出口收费站的刷卡数据获取行程时间,利用门控递归单元神经网络对行程时间进行预测.按照所设计的预测流程,利用广州市机场高速南线高速公路收费数据进行验证,结果显示,预测拟合效果较好,并与LSTM神经网路和BP神经网络进行了对比分析.结果表明:门控递归单元神经网络具有更好的预测准确度.     

基于EMD-GRU的高速公路行程时间组合预测模型

考虑到高速公路行程时间影响因素繁多且行程时间序列非线性、非平稳特征显著,设计了基于经验模态分解和GRU神经网络的高速公路行程时间组合预测模型.首先,利用高速公路收费数据中车辆进出高速公路的时间信息获取路段行程时间序列;然后,利用经验模态分解算法,将复杂的行程时间序列分解为若干时间尺度不同、相对平稳的本征模态函数分量和残差分量;接着,使用GRU神经网络对各本征模态函数分量和残差分量进行预测与集成操作.实例分析表明:经验模态分解可有效提高LSTM、GRU神经网络的预测精度;在相同参数设置的情况下,GRU神经网络的预测精度优于LSTM神经网络.     

天然气价格跳跃下的期货定价动态模型及实证研究北大核心CSCD

针对天然气期货价格受跳跃性因素影响的问题,目前为止还没有研究引入跳跃过程描述天然气价格的变化.文章考虑了跳跃性因素,在三因素模型的基础上构建了带有跳跃性的天然气期货定价动态模型,并采用高斯化滤波器处理非高斯分布变量;利用纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格作为样本数据对模型进行实证分析.结果表明:天然气价格具有跳跃性和均值回复性,且向上跳跃的概率较大;投资者要求天然气价格的非跳跃随机波动的风险溢酬为正;利用文章提出的模型进行期权对冲比三因素模型和其它模型(只考虑一个因子的跳跃性)更为成功;与三因素模型相比,具有跳跃性的期货价格动态模型的拟合和预测能力更好.