熵权决策法在滑坡治理方案优化选择中的应用

针对滑坡治理方案优化选择的复杂性及不确定性,充分考虑地质资料、施工条件、工程经济及环境影响等综合因素,构造多目标优选模型。该模型根据各方案、各指标构成判断矩阵,并利用指标值确定其熵值。根据各方案与理想点的贴近度对方案排序,从而选出最优方案。据此方法并结合VB编制的基于熵权的多方案优化选择程序,能够方便地对各方案作出综合评价。通过对康家咀滑坡治理方案的优化分析,证明基于熵权的滑坡治理方案优选,具有简便、定量、严密的特点和较强的识别评判能力。该方法对其他综合评价工作也有一定的借鉴意义。     

基于节地理念的高速公路方案决策模型

为实现高速公路设计方案的节地效果综合评价及其多目标决策,提出了一种新的基于改进熵权法的评价方法,进而实现高速公路方案的优选决策。结合指标特点,对高速公路设计备选方案进行基于改进熵权法的多目标综合评价方法设计:引入指标值合理区间的概念,设计样本数据归一化函数,实现指标的标准化,结合节地效果评价要求,针对传统熵权法的弊端对熵权计算公式进行改进。在将专家主观赋权和熵权客观赋权相结合进行综合赋权的基础上,建立基于指标隶属度的评分函数,对备选方案的综合评价打分排序,实现高速公路设计方案的优选决策。结合大广高速某路段进行了实例分析,证明了该方法的适用性。     

公路选线设计方案多目标决策模糊优选模型

运用模糊数学的方法,在采用AHP法构造优选系统的综合评价指标体系的基础上运用多目标决策模糊集理论,将方案优选视为多目标决策模糊优化问题,建立模糊优选模型.     

公路选线设计方案多目标决策模糊优选模型

运用模糊数学的方法，在采用AHP法构造优选系统的综合评价指标体系的基础上运用多目标决策模糊集理论，将方案优选视为多目标决策模糊优化问题，建立模糊优选模型。     

基于模糊层次分析法的滑坡处治方案优化

以平朔东露天矿滑坡治理方案的优选为应用实例,考虑技术指标、经济指标和安全指标,利用模糊层次分析法建立了滑坡灾害处治方案优化综合评判体系,给出了权重及判断矩阵一致性检验方法。运用模糊数学方法对各种方案指标进行了定性和定量评价,并最终由模糊矩阵选出了滑坡灾害治理的最优方案。结果表明该方法可操作性强,可以为施工决策者提供一种简单科学的评判方法。     

基于熵权的公路选线模糊层次分析决策模型

针对公路选线设计方案优选的复杂性,在采用AHP法构造公路选线优选系统的综合评价指标体系的基础上,结合熵权和模糊数学理论,构造了基于熵权的公路选线模糊层次分析决策模型,并通过实例验证了该模型的适用性,为决策者提供了直观、可靠的依据.     

一种混合评价模型在综合客运枢纽客流组织服务水平评价中的应用

提出将模糊综合评判法与决策中的模糊层次分析法和熵技术结合,建立混合熵权模糊综合评价决策模型,用于城市综合客运枢纽的客流服务水平的评价。此模型兼顾主观偏好和客观实际,结果表明该模型具有合理性与有效性。     

一种混合评价模型在综合客运枢纽客流组织服务水平评价中的应用

提出将模糊综合评判法与决策中的模糊层次分析法和熵技术结合，建立混合熵权模糊综合评价决策模型，用于城市综合客运枢纽的客流服务水平的评价。此模型兼顾主观偏好和客观实际，结果表明该模型具有合理性与有效性。     

公路软基处理方案的熵权双基点决策优选

针对高速公路软基的复杂性和不确定性,充分利用地质资料、施工条件、工程经济及环境影响等综合因素,运用熵权双基点的概念,构造了一个高速公路软基处理的优选模型。该模型合理融合客观评价和主观评价,克服了传统评估方法中主观确定权数的缺陷,在很大程度上保证了优选结果的正确性。通过实例分析,证明地基处理方案熵权双基点决策法,具有较强的识别评判能力和简便、定量严密的特点。该方法对其他综合评价工作有一定的借鉴意义。     

基于熵权TOPSIS的农村公路调整规划方案综合评价

为了对新时期农村公路调整规划方案进行有效的综合评价,选择最优的调整方案,研究了基于熵权TOPSIS法的组合模型在其中的应用。首先,以美国交通运输系统评价的"3E"价值理论为指导,构建了以"效益"、"效率"、"公平"为3个总目标,6个分目标的多层次评价指标体系。其次,采用基于熵权法和TOPSIS法的组合模型客观评价方法对调整规划方案进行评价,根据调整规划方案得分值进行排序,找出最优的调整规划方案。最后,将该评价方法应用到宁波市部分地区的农村公路调整规划过程中,验证了熵权法和TOPSIS法的组合模型在农村公路调整规划工作中的科学性与简便性。     

基于有限元强度折减法的滑坡稳定性分析

在通用有限元计算软件ANSYS中建立均质滑坡与有下伏倾斜岩层的滑坡两种模型,依据ANSYS所提供的单元特性对滑坡岩土体进行模拟,并采用强度折减法对其进行分析;以有限元静力计算不收敛和位移不收敛作为滑坡整体失稳的判据,通过对比分析,得出在岩土性质相同的情况下,两种不同滑坡模型的塑性区发展规律及各自的安全系数。这项研究可为工程提供防护依据。     

网联车辆编队的鲁棒模型预测控制方法

为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题,考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况,提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先,基于车辆运动学状态方程,对传统车辆编队控制模型进行描述;其次,在状态方程中引入仿射结构不确定矩阵,构建最小最大化范式下的网联车辆编队控制模型;然后,在盒式不确定集下,基于鲁棒对等理论将该模型转化为计算上易于处理的上图优化模型;最后,采用序列二次规划算法获得最优编队控制方案,并通过仿真实验将该控制方案与传统车辆编队控制方案进行对比,以此验证模型的有效性。 结果表明：本文提出的最优编队控制方法能够抵御编队系统结构不确定干扰,在实现稳定编队目标的同时保障车辆的编队安全性。     

Structural Optimization of Hatch Cover Based on Bi-directional Evolutionary Structure Optimization and Surrogate Model Method

Weight reduction has attracted much attention among ship designers and ship owners. In the present work, based on an improved bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method and surrogate model method, we propose a hybrid optimization method for the structural design optimization of beam-plate structures, which covers three optimization levels: dimension optimization, topology optimization and section optimization. The objective of the proposed optimization method is to minimize the weight of design object under a group of constraints. The kernel optimization procedure (KOP) uses BESO to obtain the optimal topology from a ground structure. To deal with beam-plate structures, the traditional BESO method is improved by using cubic box as the unit cell instead of solid unit to construct periodic lattice structure. In the first optimization level, a series of ground structures are generated based on different dimensional parameter combinations, the KOP is performed to all the ground structures, the response surface model of optimal objective values and dimension parameters is created, and then the optimal dimension parameters can be obtained. In the second optimization level, the optimal topology is obtained by using the KOP according to the optimal dimension parameters. In the third optimization level, response surface method (RSM) is used to determine the section parameters. The proposed method is applied to a hatch cover structure design. The locations and shapes of all the structural members are determined from an oversized ground structure. The results show that the proposed method leads to a greater weight saving, compared with the original design and genetic algorithm (GA) based optimization results.     

基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法

BP神经网络(BPNN)已经用于车速预测方面的研究.针对BPNN不同的初始权值和阈值会影响车速预测精度的问题,提出一种基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.以北工大西门到百葛桥为研究路径,构建基于BPNN的车速预测模型;将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,通过逐次迭代取最优的方式确定BPNN的最优初始权值和阈值,以此设计基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.最后,以所选路径为对象,利用基于GA-BPNN的预测法、基于PSO-BPNN的预测法,以及提出的方法对车速进行了实验预测.结果表明,相较于前两种车速预测改进方法,本文方法的平均车速预测误差分别降低了37.1%和24.1%,有效地提高了车速的预测精度.     

信息法在复杂滑坡勘察中的应用

通过分析复杂滑坡勘察误差产生原因,基于信息法原理,提出建立复杂滑坡动态工程地质模型的基本方法,从而减少复杂滑坡勘察中的错误和误差,提高勘察精度,为滑坡整治设计、施工提供科学依据.     

Degradation Reliability Analysis Based on TOPSIS Model Selection Method

It is necessary to determine the degradation path model of products at first when using the method based on degradation path model to evaluate the degradation reliability of products.At present,the degradation path model is mainly determined by scatter plots of degradation data.However,this method has strong subjectivity and is liable to cause the evaluation results to be inconsistent with the actual situation.In this paper,a degradation reliability analysis method based on TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)model selection is proposed,and its implementation process is given.The optimal degradation path model is selected according to the calculated proximity.With the help of TOPSIS method,various degradation path models can be selected and quantified,and the original degradation path method can be improved to avoid the risk of errors in product reliability evaluation caused by inaccurate subjective hypothesis,so as to ensure the objectivity and accuracy in the process of model determination.The validity and practicability of the proposed method are verified by the degradation analysis of the injector of a certain type of diesel engine.     

指数平滑法在滑坡抢险工程中的应用

指数平滑技术是进行预测决策的有效方法,文章首先对指数平滑模型作了简单的介绍,然后根据某滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行了建模和预测,预测结果表明,预测值与实际观测值之间的误差很小,说明此模型可很好地应用于滑坡位移预测,可为施工决策提供可靠的依据.     

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对城市停车设施规划中的多属性决策问题，运用了基于UEOWA和ULHA算子的一些基本理论，将一些难以量化的模糊指标等运用语言数据来进行表达。确定了其评价指标，然后建立了基于UEOWA和ULHA算子的不确定语言多属性决策方法，可根据此方法的实际决策结果来确定停车设施规划的最优方案。最后通过一个简单的算例来证明该模型可行。     

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为解决目前大部分停车诱导系统所存在的提供信息有限，无法考虑不同驾驶者个性化需求，无法实现系统与使用者之间互通的缺憾，本论文主要从车载停车路径诱导的角度，提出基于停车场选择的停车诱导路径优化技术，研究了基于停车场诱导路径优化技术的理论思想、模型的标定与检验以及算法步骤。最后结合长春市国联停车场的实际数据进行了验证，效果良好。本文研究的基于停车场选择的停车诱导路径优化方法能很好地弥补上述停车诱导系统存在的不足，从而能为驾驶员提供最优停车场和到达该停车场的最优路径。