- 武东超;葛飞;方圆;闫鑫;任雪枫;仝腾;
为准确且高效预测大跨（Prestressed Concrete, PC）桥梁的长期行为，提出一种结合长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）神经网络与主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的代理模型。在桥梁有限元（Finite Element Analysis, FEA）模型中引入非线性徐变和混凝土开裂本构，准确模拟实桥持续下挠及开裂的长期行为。通过拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）对5个研究变量（徐变系数，收缩系数，混凝土强度，预应力水平，环境湿度）进行抽样。从有限元分析结果中提取跨中挠度、预应力损失、开裂并构建数据库，并利用PCA技术将数据进行降维处理。引入LSTM神经网络，并使用定制的损失函数，有效预测不同变量下桥梁的长期行为。通过实桥分析，验证了所提PCA-LSTM代理模型在预测PC桥梁长期行为的准确性及鲁棒性。
2026年01期 v.6;No.28 28-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 2290K] - 黄德栋;侯亚利;史鸿儒;于欣海;陈凌志;丁恒;
高速公路多条车道之间交通流存在显著的差异性，尤其在合流区域。为了提升高速公路合流区交通效率，基于深度强化学习理论，本文提出一种软行动者-评论家（Soft Actor-Critc, SAC）与差分可变限速（Differential Variable Speed Limit,DVSL）联合控制方法。该方法使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）模型用于DVSL，将SAC算法与VSL结合，实现高速公路车道间施加动态且不同的限速措施。所提出的SAC-DVSL模型使用考虑安全和效率的混合奖励函数来训练DVSL智能体，并对训练过程进行了分析。通过SUMO仿真平台的实验测试表明，该控制策略能够提高高速公路合流区的安全性和通行效率。
2026年01期 v.6;No.28 42-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 1495K] - 苏慧敏;李欢;
随着城市化进程的不断加快，交通拥堵、环境污染、城市低质蔓延等问题日趋凸显，推行城市轨道交通与土地利用高度融合的TOD模式是优化城市交通结构、实现碳达峰与碳中和的关键举措。为量化分析TOD模式对降低城市交通碳排放的促进作用，对既有城市交通碳排放测算算法进行改进，构建了考虑城市用地性质的轨道交通TOD影响区域交通碳排放测算公式；阐述了基于LEAP模型（低排放分析平台）进行碳排放预测的研究方案，运用情景分析法设定了三种政策情景——历史基准情景、政策约束情景、TOD优化情景；以西安地铁上林路站为例，基于理论测算方法，利用低排放分析平台中的能源需求和环境影响模块搭建模型，测算该站TOD影响区域内各情景2024年的日均交通碳排放量，结果表明TOD优化情景的日均碳排放量最低、低碳贡献率最大，并以2024年为基准年，模拟预测研究区域内不同情景未来10年的碳排放变化趋势，结果显示TOD优化情景能够有效抑制交通碳排放，碳排放量于2029年达到峰值后呈显著下降趋势，证明了TOD模式对降低城市交通碳排放的显著优势。最后提出面向TOD模式的城市用地格局及交通结构优化的宏观策略。
2026年01期 v.6;No.28 50-55+83页 [查看摘要][在线阅读][下载 1204K] - 李帅;曹阳;何兴旺;胡基贵;张弛;
为提升地铁车辆司机室结构隔声性能并满足车体轻量化设计需求，提出一种基于响应面（Response Surface Model,RSM）的地铁车辆司机室结构多目标优化设计方法。确定司机室结构顶层设计指标及结构形式，并明确整体参数构成；开展司机室结构质量试验设计，依据试验结果搭建司机室结构RSM并验证其精度，在此基础上，明确司机室结构降噪形式及基本原理，构建司机室结构降噪数学模型，从而取结构降噪数学模型及质量RSM模型为目标函数，构建司机室结构多目标优化模型，并利用优化算法获取司机室结构参数Pareto解集，进而利用归一化均值成本法筛选得分最高的Pareto最优解。以某型地铁列车司机室结构为例开展多目标优化设计，并将优化结果与传统结构进行对比。对比结果表明：优化后司机室结构质量降低23.14%，面罩各区域隔声量分别提升5.99%～11.81%。
2026年01期 v.6;No.28 56-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 1434K]