沥青路面养护决策的多目标优化模型的研究

路面养护决策优化模型是整个路面管理系统的核心。通过对费用和效益的分析,提出了效益的计算方法,由此建立了以路面状况指数(PCI)和路面行驶质量指数(RQI)所产生的效益为目标,资金为约束条件的多目标优化模型。这为路面管理者制定最佳养护计划,进行合理养护决策优化提供了依据。     

沥青路面就地冷再生技术在公路养护大中修工程的应用

本文就沥青路面就地冷再生技术在G104国道的养护大中修工程的应用,就如何利用就地冷再生专用设备,采用专用于就地冷再生的乳化沥青再生剂,并根据国内外不同的设计方法进行再生混合料的配合比设计、路用性能评价指标、标准的进行系统分析。根据工程实际实施情况,总结对沥青路面中面层进行乳化沥青就地冷再生的主要经验,为提高公路养护技术含量和养护水平提供参考依据。     

浅谈沥青路面的预防性养护

沥青混凝土路面作为高等级路面，在其寿命周期内，如何进行科学、有效的养护，是一个十分重要的课题。本文分析了沥青混凝土路面早期病害的表现，阐述了预防性养护的重要性和必要性．并概述了几种预防性养护机械的工作机理，进而说明了预防性养护机械化的可行性。     

基于强化学习的沥青路面长期性能养护决策方法

针对道路长期性能养护决策中庞大的数据分析问题,将深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)强化学习模型引入到了养护决策分析中,将道路性能的提升及养护资金的有效利用作为机器学习的奖励目标,建立了一套科学有效的沥青路面长期性能养护决策方法,经过与DQN(deep Q-learning network)算法和Q-Learning算法进行对比,DDPG算法所需要的采样数据更少、收敛速度更快,表现更为优异,可有效提升道路服役性能的评估效率,对沥青路面多目标长期养护决策方案的制定起着重要的推动作用。     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性,相同的路面状况指数(pavement condition index,PCI)可能代表不同的损坏组合.当多种损坏并存且损坏程度接近时,用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策.因此,通过对PCI的深入分析,明确了主导损坏代表性不足的路段,以现行预防性养护决策方法为基础,补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法.以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础,首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组,分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平;然后,针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段,根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段;最后,基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP (back propagation)神经网络的养护决策模型.结果表明:当PCI水平介于优良(84.4～93.0分)时,不同损坏程度接近,主导损坏代表性不足;考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度,测试集决策正确率达86.20%,优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%).BP神经网络与传统决策树...     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

路网公路沥青路面养护管理决策前评价方法

从养护管理决策前的角度,提出了网级公路沥青路面养护管理决策的基本内容,简要分析了养护管理决策前评价的基本理论和方法。使网级沥青路面的养护管理决策更加科学合理,养护资金的运用得到了有效的控制,最大限度地提高了沥青路面的使用寿命,为养护管理决策过程结合实际情况的系统化、科学化提供了较为有效的理论依据。     

基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性.     

基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

改进的非支配排序遗传算法优化气举配气

论述了气举优化配气的发展现状,提出了一种新的用分段线性函数表示的气举优化配气单目标和多目标模型。单目标模型以产油量最大为目标函数,而多目标模型以产油量最大且注气量最小为目标函数。以我国西部某油田某区气举井为例,进行了气举优化配气实例分析,给出了气举配气单目标模型的最优解和多目标模型的非支配解集,得到了最优配气方案下的产油量和注气量。     

网级路面管理系统中项目优化模型的双层优化

根据道路管理者在项目决策过程中的决策心理,将项目优化分解为资金分配和项目分配两个相互影响又相互独立的过程,并由此建立了由资金分配模型和项目分配模型组成的项目优化模型的双层优化结构.利用动态规划和遗传算法对上述模型进行了有效的求解,结果显示,该模型及算法较好地弥补了传统数学优化法计算速度慢、计算结果不能指导实际工作的缺点.