应用极大值原理求解机械结构优化设计问题

从机械结构优化设计问题入手，通过分析变换，引入极大值原理，结合共轭梯度法进行求解，从而得到了求解这类问题的一种新方法——梯度极值法。     

应用极大值原理求解机械结构优化设计问题

从机械结构优化设计问题入，通过分析变换，引入极大值原理，结合共轭梯度法进行求解，从而得到了求解这类问题的一种新方法－梯度极值法。     

一种用于运动参数估计的神经网络方法

运动参数估计是计算机视觉中极为重要的研究课题，Ｔｓａｉ和Ｈｕａｎｇ提出的线性方法是典型的和较为有效的估计方法，但此种方法需要对矩阵进行特征分解，或用最小二乘法求解，运算量较大，本文把求解非线性约束极值问题引入神经网络，利用罚函数，构造网络的能量函数，网络最小能量状态时的矢量即为最小特征矢量，计算机模拟表明，该网络能较快收敛到稳定状态，运算结果是比较理想的。     

多弹性体接触问题的数值算法

提出一种新的求解带摩擦的接触问题的数值算法,即拟高斯迭代法。它对法向接触力和切向接触力进行交替迭代,并利用高斯迭代法求解法向接触力,利用分块高斯迭代法求解切向接触力。同其它的数值算法相比,该算法保留了关于接触力的柔度矩阵的稀疏性和对称性,利用矩阵乘向量可以分步进行的技巧,该算法只需存储关于接触力的柔度矩阵的下三角形矩阵的非零元和对角矩阵。根据可能接触边界的分布特点,将区域分解成不同的子区域,引进拉格朗日乘子表示接触力,保证了各子区域的网格剖分和位移求解是完全独立的。基于上述算法和有限元程序自动生成系统开发了相应的求解带摩擦接触问题的软件,数值实验表明,程序是正确的,算法是高效的。     

铁路空车调配问题的遗传启发算法

路网结构的复杂性和运输生产的动态性，决定了要获得较大规模的实际空车调配问题的最优解是不可能或非常困难的，为求解此类问题，提出了一种有效的遗传启发算法，针对该问题的特定领域知识，设计了适合空车调配问题的矩阵编码方法，基于该编码的初始化方法能保证初始种群的可行性，针对矩阵编码提出的特殊交叉算子和变异算子，能保证生成的新个体总是有效的，通过对收发平衡和收发不平衡的空车调配问题的数值计算和分析，验证了所设计算法的有效性。     

随机效应线性模型中回归系数和参数同时估计的可容许性

对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,E(β)=Aα,E(ε)=0,Cov(β′,ε′)=V.其中X为已知的n×p矩阵,β和ε分别为不可观测的p维和n维随机向量,Y是可观测的,V和A都已知,α∈Rk为参数.本文在一种新的矩阵损失函数下,给出了随机回归系数和参数同时估计在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件.     

铁路简支梁桥墩地震力简化计算

通过对铁路简支梁桥建立质量矩阵和柔度矩阵，建立振动计算模型，利用求解振动矩阵的方法来计算任意截面桥墩的地震力。该计算方法适用性强，计算简便，具有较高的使用价值。     

基于索、杆组合结构的电气化铁路接触网三维静态模型

基于有限元理论,采用二节点非线性索单元与线性杆单元离散接触网系统;根据索、杆的精确表达式推导单元切线矩阵;根据结构拓扑关系组装刚度矩阵和不平衡力矩阵,建立整体非线性平衡方程;利用NewtonRaphson法求解该平衡方程,建立接触网的初始平衡状态三维模型,并在模拟算例中得到线性收敛的计算结果。将计算得到的吊弦长度与现有的文献和软件计算结果对比,验证了本方法和模型的有效性。     

一种从LIDAR点云数据中提取DTM的方法

DTM的应用日益重要和广泛，利用LIDAR点云数据提取DTM是一种简单有效的方法。但由于地形的多样性和地面上物体的复杂性，以及LIDAR原始点云数据的不连续性和不规律性，很难找出一种在各种地形都适用的DTM提取方法。提出一种从LIDAR数据中快速提取DTM的方法，分三个步骤：首先对原始LIDAR点云数据进行规则化处理，生成DSM；然后对DSM按单元进行一些操作，得到初始DTM；最后利用梯度阈值操作，进行DTM平滑。实验结果表明，该方法简单实用，适应性强。     

基于Wi-Fi探针的车站通道走行时间实时估计与客流预警

目的：为建立车站通道走行时间实时估计模型，提高城市轨道交通车站的运营效率与安全性，以提升乘客的出行体验。方法：采用基于Wi-Fi探针的数据采集方式，通过在车站通道中安装Wi-Fi探针收集信息数据，包括乘客设备MAC(媒体接入控制)地址、信号强度、距离嗅探器的距离等信息。通过java语言对采集的数据进行初始处理，利用Mysql和navicat premium数据库的组合对数据进行深度清洗，验证了采用BPR美国联邦公路局函数建立车站通道走行时间实时估计模型的可行性，并采用蚁群聚类算法将延误时间作为对车站通道客流预警等级划分的依据。结果及结论：总结了Wi-Fi探针客流采集原理和原始数据清洗方法，建立基于BPR函数的车站通道走行时间实时估计模型，实现了车站通道乘客走行时间实时估计，其模型的准确率可达92.8%。将车站通道客流预警划分为畅通、基本畅通、拥挤、严重拥挤等4个等级，利用上海轨道交通11号线江苏路站的Wi-Fi探针数据进行了实例验证与分析，证明了模型的可适用性及预测精度。