二维装箱问题的遗传算法求解

通过分析人工排列的思考过程和实际经验,提出一种解决二维规则物体排列问题的算法。通过计算可放置点和可放置空间,高效解决物块的排列问题。应用遗传算法,求得最优的排列方案。实际应用证明了该算法的有效性。     

云环境中的船舶多目标任务自适应管理技术研究

首先设计云环境中的虚拟机放置自适应管理框架,并对框架中4个模型如何实现自适应管理进行描述。根据云环境特点,将船舶多目标任务自适应管理问题转换成云计算中虚拟机放置优化问题,利用多目标蚁群优化实现物理机资源浪费和流量消耗最少的优化问题。     

基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统

针对某船厂管子加工车间的实际情况,采用动态柔性调度技术,构建实时反馈调度模型,建立基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统,把动态连续的调度问题变成分块的静态调度问题,使动态问题静态化.针对调度问题的求解特点,提出基于多种群粒子群的混合遗传算法的任务调度算法.运用上述理论和算法,通过仿真和实际应用,结果表明该实时调度系...     

基于干涉矩阵的拆卸序列规划算法研究

为解决拆卸序列规划理论算法存在的求解空间过大的问题,提出一种基于干涉矩阵的规划算法。该算法用于涉矩阵和干涉图来表现装配体零部件间的约束关系,通过对干涉矩阵的分析处理,简化干涉图,生成拆卸序列,达到了缩减求解空间的目的,保证了算法同工程实际的一致性,提高了实际应用和软件编程的能力。     

可剥离涂料在新造船中的应用

根据对可剥离涂料产品性能和使用要求的介绍,联系现代造船业遇到的实际问题,并结合外高桥船厂建造过程中在典型部位使用可剥离涂料的试验,本文直观地阐述了可剥离涂料在新造船中其应用可行性,验证了可剥离涂料在船舶制造过程中对涂层保护所起的良好效果.     

基于蚁群算法的船台吊装网络优化技术研究

船台吊装网络优化涉及到船台设备和吊装工艺的双重约束,是一种典型的NP难题.根据船厂制造网络优化的需求,提出了一种适合蚁群算法的船台网络模型,在此基础上实现了船台网络优化的蚁群算法,以实现吊装进度安排的优化.该方法具有蚁群算法的全局优化特点,可以很好的解决实际工程问题,最后通过一个算例,进一步说明了这种方法对于解决船台吊装网络优化问题的有效性.     

南海岛礁火力打击作战目标选择模型

为了满足体系作战要求,结合南海岛礁火力打击作战的特点和实际,将岛礁群构成的目标体系抽象为网络,利用系统优势函数和网络效能评估目标体系的整体作战能力,以最大程度地降低整体作战能力为目标,建立目标选择模型,设计模型的求解算法.通过实例分析,得到了最优目标选择方案,验证模型和算法的有效性.研究成果解决了目标体系的目标选择问题,具有较大的应用价值和军事意义.     

基于m-MHT的主动声呐野点剔除方法研究

针对水下杂波区内目标跟踪问题的研究,利用多假设跟踪(MHT)算法,解决目标数据关联问题.从工程角度出发,采用Murty和m-MHT方法以优化算法效率和实用性.通过Matlab数据分析仿真验证,表明该方法可提高声呐在杂波环境下对目标跟踪能力.     

游艇维护每年需要多少钱？

对于目前国内比较多的中小型游艇买家,在购买之前一股要先考虑拥有游艇的停泊和养护问题,游艇的停泊可分为陆上放置和水上停泊两种,各具特色与优势。水上停泊大多位于游艇码头或部分环境较好的休闲渔港内的专用泊位;陆地放置则在平地或是艇库（立体艇库）停放,现在中国人还很少有空间停放私家游艇,而所有停船泊位都是要付费的。     

基于传递对准技术的舰船基准一体化方案研究

概述了传递对准技术进展及应用情况,讨论了有代表性的对准技术在实际工程应用中存在的问题,分析了舰载装备对基准信息的需求和使用上的特点,在此基础上提出了运用传递对准算法进行全舰基准一体化的初步方案,并针对不同的对准需求和算法分析了可选的局部基准核心惯性测量器件.初步结果表明,通过合理的选择对准算法和局部基准,可满足实现全舰基准一体化的工程使用要求,并提升全舰基准系统的精度、可靠性和集成优化的水平.     

紫外强化有效氯对船舶尾气同时脱硫脱硝试验

为提高有效氯溶液对船舶尾气同时脱硫、脱硝的性能,将紫外光(UV)辐照与有效氯溶液相结合,开展脱硫、脱硝试验。基于UV-鼓泡光催化反应器搭建模拟实验平台,进行UV辐照和无UV辐照环境下氧化溶液脱硫脱硝的对比试验和UV灯的功率、有效氯的浓度等因素对脱除率影响的试验。结果表明:在40℃的气液反应温度下,UV辐照能大幅度提高浓度为250 mg/L[CL2]的有效氯溶液对模拟烟气中NO、NOX和SO2的脱除能力;UV灯的功率从5W增加到16W,NO和NOX的脱除率近乎线性上升;将有效氯的浓度从250 mg/L[CL2]升高至1 500 mg/L[CL2],NO和NOX的脱除率缓慢上升;有效氯溶液对SO2的脱除率始终为100%。此外,对可能的反应机理进行了分析。     

生物法净化船舶舱室有害气体技术

选取塑料鲍尔环和圆柱状活性炭作为填料,采用生物滴滤塔对于船舶舱室低浓度苯的生物净化效率和去除负荷进行了研究。实验测定了填料种类、填料高度、进气浓度、停留时间等操作因素对净化效率的影响。结果表明,在实验操作范围内,生物滴滤塔Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ对于苯的最大去除负荷分别达到36.97,79.14和185.42 mg/(L.h),组合填料的净化效率和去除负荷都优于单一填料。     

散改集卸船工艺系统优化

在介绍现有小型码头的散改集卸船工艺系统基础上,针对其存在的问题提出一种全新的卸船工艺系统方案.该方案采用气力卸船机卸船、刮板机输送、自动化装箱、翻箱机移动集装箱上下卡车,符合绿色环保的设计理念,可提高卸船效率和装箱效率,减少码头设备和人力投入,实现卸货装箱的流水化作业.     

162 kW柴油机排气海水脱硫性能

针对162 kW柴油机排气搭建囊括海水一段式洗涤、海水梯级洗涤、海水/碱液梯级洗涤、碱液一段式洗涤和碱液/碱液梯级洗涤等5种运行模式的填料塔脱硫洗涤系统,开展变硫浓度、海水碱度、液气比和填料高度的海水一段式洗涤试验。结果表明:随液气比加大,填料压降先缓慢增加后迅速上升,为避免液泛,在0.9~1.2 m填料高度内液气比应不高于8 L/Nm^3。在海水碱度0.84~2.36 mmol/L、SO2浓度330~2860 mg/Nm^3、液气比≤8 L/Nm^3条件下,海水一段式洗涤脱硫效率随海水碱度升高、液气比加大、硫浓度降低而呈持续升高趋势,但无法完全满足排放控制区要求;增加填料高度对脱硫效率提升有限,为控制填料阻降,不宜将其作为解决海水一段式洗涤无法完全满足排放控制区要求的有效措施。     

变尺寸装箱问题的迭代/贪婪动态规划算法

针对船舶建造中管材切割规划这一类特殊的变尺寸装箱问题,提出了一种迭代贪婪/动态规划算法(IGDP)并对其进行求解。首先,提出了求解子集和问题的贪婪操作与动态规划的组合解法。然后,基于贪婪操作与动态规划的组合解法实现对整个问题的构造启发式求解,并且通过迭代的拆箱/再分配操作提高了算法的局部搜索能力。最后,通过8个算例的仿真实验,对所提算法与现有算法进行了性能比较。结果表明:IGDP的性能优于现有算法,且具有可以接受的计算耗费。     

基于改进粒子群算法的船舶排样问题研究

提出了一种改进的粒子群算法来解决船舶排样问题。该算法将混合蛙跳算法的分组思想引入简化粒子群算法中,粒子能够利用更丰富的信息进行更快地收敛。船舶排样零件形状虽多为不规则图形,但它可以转化为矩形件后再进行排样。剩余矩形排样法是解决矩形件排样问题的一种较好的启发式算法,它既满足BL条件又符合BLF算法的思想,这样就能够对排样过程中产生的空白间隙进行填充,保证了较高的板材利用率,有利于找到较优解。用此算法结合剩余矩形法对2组矩形件进行排样,达到了90%以上的利用率,均优于对比文献,表明了本文算法的有效性。     

发射动力系统有用能调节技术研究的若干问题

本文提出了有用能调节技术试验需解决的问题，分析了代用工质气体的通用性、可视性、经济性以及缩比试验装置的共架技术和相似性，提出了代用工质气体原理性试验的技术途径。通过一定的技术途径，可以开展不同动力系统有用能调节技术的试验研究工作。     

基于偏好函数与深度信念网络的自动化码头AGV实时调度算法

为提高自动化集装箱码头岸桥作业效率、降低自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)空载行驶距离,以偏好函数和深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为核心设计AGV实时调度算法,完成AGV任务分配指派,优化AGV作业任务序列。利用偏好函数为处于待分配状态的AGV筛选最优集装箱,产生训练样本并更新训练集,通过DBN实时更新集装箱的偏好函数,重复该过程直至集装箱作业完毕。算例分析表明:同两种现行调度规则对比,AGV空载距离和岸桥作业时间显著下降;与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)相比,DBN可有效提高算法精度与求解效率;算法针对环境动态变化实时分配集装箱,为自动化码头提高效率和降低能耗提供依据。     

集装箱码头设备更新投资优化模型及算法研究

为解决集装箱码头设备更新的合理投资问题,在综合考虑投资成本、平均单船装卸效率的基础上建立了集装箱码头设备更新投资混合整数规划模型;利用遗传算法与仿真相结合的方式构建了模型的求解算法;以某集装箱码头设备更新投资方案的优化为实例对模型及算法进行了验证.结果表明该模型综合考虑投资的成本和效益,对集装箱码头装卸设备的投资进行优化;模型的求解方法能够在兼顾码头实际投资效果的基础上提高全局搜索的效率.     

基于RRTConCon算法的船舶装配拆卸高斯采样路径规划

船舶舱室内的零部件在进行装配拆卸时,需要依据正确可行的路径进出装配体,通常采用路径规划的方法确定拆装路径。针对RRTConCon算法是采用随机采样的方法选取位姿点,在解决船舶舱室内狭窄通道的路径规划上效率不高的问题,提出了一种基于高斯采样的RRTConCon算法(RRTGaussion),采用高斯分布函数进行分区采样:在大的开阔区域设置较少的采样点,在复杂区域或狭窄通道设置较多的采样点,然后进行局部规划,找出拆装路径。通过在虚拟环境中对该算法进行仿真验证,结果表明,该算法在解决船舶舱室中狭窄通道的路径规划问题上效率高于RRTConCon算法。