基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

实值否定选择算法的优化研究

针对传统的否定选择算法和V-detector算法存在的"黑洞"以及检测器冗余问题,论文提出了优化算法。在检测器生成阶段,候选检测器与自体数据和成熟检测器同时进行耐受训练,比较结果确定检测器半径,减少检测器的重复覆盖;在检测器成熟阶段,计算自体重复覆盖率剔除完全被覆盖的检测器,克服了"黑洞"及冗余问题。最后,通过Iris数据比较了三种算法。实验结果显示,改进算法的检测器数量大幅减少,利于实践应用。     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

基于MLPG法的船舶结构无网格自适应分析技术

研究船舶结构无网格自适应分析方法。首先运用无网格局部Petrov-Galerkin法,采用最小二乘法和加权余量法来求解结构位移场量的逼近函数,并给出问题的控制方程和刚度方程的一般表达式;然后采用Delaunay三角化细分方案对方程进行自适应计算;最后对船舶实肋板和带裂纹板进行应力分析计算,并通过与有限元法的计算结果进行比较,验证文章提出方法的有效性。     

一种螺旋桨参数化建模方法

对螺旋桨进行优化时,需要建立起优化计算的样本空间,即要实现初始桨的参数化建模。本文基于贝塞尔曲线拟合原理编程实现了螺旋桨的参数化建模,对螺旋桨的径向参数分布分别用一条贝塞尔曲线进行拟合,曲线的控制点通过遗传算法寻优求得。文中以4382桨为例,对其进行参数化建模,讨论了三、四、五、六阶贝塞尔曲线的拟合效果,发现三阶贝塞尔曲线拟合光顺性最好、拟合平均误差可以控制在0.3%以内,而且控制点个数较少,最适合拟合螺旋桨径向参数分布。最后通过调整三次贝塞尔曲线控制点的位置调整了原桨叶的几何形状,得到光顺性较好的新桨叶模型,表明该参数化建模方法合理。     

点云技术在散货专业煤码头三维可视化中的应用

为了实现安全、可靠、真实的三维煤码头监控,通过GENESIS64软件平台导入3D建模,实现三维场景的展示。3D煤堆由先进的激光点云技术,产生海量测量点,使用点云灰度算法处理,再通过C#点云生成灰度图,在GENESIS64中生成真实的立体堆场画面。     

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

加筋土结构内部稳定设计分项系数的计算研究

笔者按结构设计分项系数的确定方法,优化计算出加筋土结构内部稳定的作用和抗力设计分项系数,并将其应用于实际工程验算,其结果表明是合理的,可为加筋土结构设计规范的修订提供一定的依据和参考.     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.