交通综合信息平台建设研究

建立一个基于GIS-T的交通综合信息平台。它能够接受、存储和处理多源异构数据．能够为各种应用子系统和公众提供良好的信息服务。同时，对平台的框架设计、功能构成以及平台实现的关键技术进行说明和分析。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

智能压路机控制系统数据通信的实现

介绍了CAN总线及CANopen协议的技术特点,详细阐述了基于CAN总线技术的智能压路机控制系统数据通信的实现,使之达到了智能压路机的设计要求.     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

智能船舶研发风险分析与控制

针对智能船舶研发的风险问题,在介绍智能船舶的概念及智能船舶特点的基础上,通过系统分析智能船舶研发的各种风险,着重从技术和财务2个方面分析风险的因素,提出风险控制的相关对策和措施,为我国企业研发智能船舶进行风险控制提供参考.     

机器人生产线在船舶智能制造中的应用研究

智能制造是“中国制造2025”的主攻方向。本文先浅谈了智能船厂，并结合国内首个智能船厂试点对智能船厂的初级发展建设等进行初步探索，主要对船舶智能制造机器人生产线应用进行梳理分析，如工艺流程及布置、生产模式改进、提质增效和人员减配等。     

Air traffic assignment to reduce population noise exposure using activity-based approach

Aircraft noise has been regarded as one of the major environmental issues related to air transport. Many airports have introduced a variety of measures to reduce its impact. Several air traffic assignment strategies have been proposed in order to allocate noise more wisely. Even though each decision regarding the assignment of aircraft to routes should consider population exposure to noise, none of the air traffic assignment strategies has addressed daily migrations of population and number of people exposed to noise. The aim of this research is to develop a mathematical model and a heuristic algorithm that could assign aircraft to departure and arrival routes so that number of people exposed to noise is as low as possible, taking into account temporal and spatial variations in population in an airport’s vicinity. The approach was demonstrated on Belgrade airport to show the benefits of the proposed model. Numerical example showed that population exposure to noise could be reduced significantly by applying the proposed air traffic assignment model. As a consequence of the proposed air traffic assignment, overall fuel consumption increased by less than 1%.     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.