基于WSEIAC模型的舰炮实验装置系统效能分析

针对舰炮实验装置的设计,建立舰炮实验装置系统效能的评价体系.利用WSEIAC模型对舰炮实验装置的系统效能进行分析,为舰炮实验装置设计提供技术指标.     

基于CATIA的汽车零部件逆向设计

逆向设计是汽车设计过程中比较常用的方法,通常应用于整车及零部件外观设计中,文章首先介绍逆向设计在汽车产品开发过程中的重要性,同时指出逆向设计与正向设计的不同之处,其次详细描述CATIA软件通过点云预处理、网格化、模型重构等工作流程,完成实体零部件到三维数据的逆向设计工作,最后针对三维数模进行工艺可行性分析,发掘现有产品质量问题改进点,提升产品品质。     

混凝土桥梁随机劣化过程的Monte-carlo模拟

混凝土桥梁由于本身抗力的衰减以及外界因素的影响,结构性能不断劣化.对桥梁结构劣化过程的分析与预测是桥梁管理优化的基础.由于桥梁劣化影响因素具有一定的随机性,该文利用随机模拟分析方法-Monte-carlo方法分别建立了无维修和考虑不同维修效果两种情况下的混凝土桥梁随机劣化模型,并通过实例分析验证了模型的可行性.     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

基于随机路径选择的城市轨道交通客流分配悖论

在城市轨道交通网络中,当改善1条已有的轨道线路(包括提高发车频率和降低服务票价等)或者新增1条轨道线路之后,将会发生客流分配悖论.为了分析该交通悖论的特征,基于传统的和改进的Logit模型的随机网络加载结果,采用公式解析和数值计算的方法,研究了悖论的形成条件,推导了悖论边界曲线和悖论区域大小,讨论了不同的Logit模型在预测随机交通悖论方面的差异性,并最终得到了轨道线路的服务质量(包括运行时间和服务票价等)差异、乘客的随机路径选择行为、乘客的出行时间价值和随机感知误差的大小等因素对客流分配悖论产生的作用机理,为避免悖论的发生提供了理论指导.      

铁路货物空重车调整优化模型与算法研究（续）

2．5空重车综合调整模型和算法 2．5．1空重车综合调整模型的建立 每一调配站对i与j间，设站点的运输资源为Rij。Rij是指于i站装车至j站的重车数，这些重车卸空后用来在j站装车。     

船模试验技术在山区河流急流滩整治研究中的应用

船模试验技术是在河工模型和船模试验基础上发展起来的,是一项综合性强、学科门类交叉的物理模型试验研究方法.本文论述了船模的基本相似条件、相似条件的简化及其尺度效应,介绍了这项技术在研究山区河流急流滩的船舶的上滩能力、滩段碍航的具体位置、成滩及消滩特性、工程方案的布置及优化等问题的应用情况.     

模糊系统知识模型上的单点关系与复合关系

为了在获取的测量数据不完整时能够合理、有效地提取模糊规则，能够对所建立的模糊系统模型方便地进行不一致信息处理以及能够更加客观地刻画系统特性，提出了模糊系统的知识模型描述方法．同时给出了模糊系统知识模型的定义，建立了此模糊系统知识模型上的单点关系和复合关系，并证明了这两个关系均为等价关系．为给出模型中范畴和知识这两个重要且基本的概念建立基础，继而为一类模糊控制系统的描述提供了一种形式化表达框架．     

橡胶类材料本构关系与DIANA接口的研究

提出了在有限元通过程序DIANA中加入自定义的材料模型的方法，并通过编写程序模型实现自定义橡胶类材料模型与DIANA通过软件平台的接口。将高玉臣提出的两种关系橡胶类材料大变形的本构理论加入DIANA。为了检验自定义模块的合理性。本文给出了两个算例的有限元解，并与其解析解进行对比，结果吻合得很好。