海上搜救最优路线规划模型设计与仿真

随着人类海洋活动的频繁、气候环境的复杂多变,海上事故频发,而海上救援最关键的是要在最短时间到达搜救点。海上搜索最短路径还受到障碍物、地理环境、天气等条件影响,是一个多条件全局最优问题。本文研究了基于蚁群算法的Dijkstra求解方法,寻找多条件约束下的海上搜救最短路径的全局最优解,最后对算法进行了仿真并与其他路径规划算法做了比较。     

基于延迟脱体涡算法高速列车通过隧道时的绕流特性

基于延迟脱体涡算法和滑移网格技术,建立CRH380A型列车的含有转向架的三维可压缩瞬态仿真模型,模拟研究高速列车气动力、速度场和表面压力这3大绕流特性的变化规律。结果表明:延迟脱体涡算法能较好地捕捉列车通过隧道时的气动特性;当列车头部刚驶入隧道时,气动阻力迅速升高并在车头完全进入隧道时达到最大值,列车下方2侧的速度纵向分量会急剧增加,位于靠近设备舱位置的速度纵向分量会显著降低;当尾车刚驶入隧道时,隧道内壁与列车侧面之间的流场会出现回流区;当尾车全部刚驶入隧道时,气动升力和侧向力骤然增加;当列车全部驶入隧道后,气动力的波动幅值均明显升高;列车通过隧道过程中,列车侧面压力整体上呈现先增后减、最后维持周期性波动的趋势,处于尾流区的车尾部位具有更强烈的波动特征;列车裙板和车底的表面压力整体上均呈先减后增、最后维持在较高幅值波动的趋势,对列车相关结构的疲劳强度产生不利影响。     

基于滚动优化的地铁列车节能运行协同控制方法

针对地铁列车节能运行问题,提出基于滚动优化的列车协同控制方法,将系统整体最优问题分解为基于时间推进的局部优化问题。考虑列车每次停站时同一供电分区内其它列车的操纵方案,实时计算下一站间运行净能耗最小的操纵方案。在计算操纵方案时,对传统的列车4阶段操纵策略进行改进,允许列车在运行途中进行2次牵引,减小列车牵引能耗并提高再生能的利用率。结果表明:相比列车基于传统4阶段的个体最优控制策略,采用本文提出的列车协同控制方法在不同发车间隔下均可提高再生能利用率并节约列车运行净能耗,平均节能率达8.37%。     

基于粒子群优化的深度随机神经网络

针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.     

基于关键链技术在装备维修项目进度管理中的应用研究

根据装备维修工程进度管理的现状,分析传统的关键路径技术(CPM)方法的主要问题,总结计划进度管理方法的优缺点,提出将考虑资源约束的进度管理方法-关键链技术应用于装备维修工程进度管控,运用约束理论和缓冲优化方法对具体工程项目进行进度计划调整与修理工期优化,并通过和CPM方法结果的比较分析,得出关键链技术可以更科学合理制定装备维修项目进度计划并达到优化修期的目的,为装备维修进度管理提供理论与实践参考。     

改进遗传算法的杂货船装载优化方法分析

针对传统优化方法空间利用率不足这一问题对杂货船的装载问题进行研究,在分析杂货船装载特点的基础上,建立以空间利用率为目标的装货数学模型。在此基础上,同时分析启发式算法和遗传算法获得改进遗传算法,基于改进遗传算法设计一种新的杂货船装载优化算法,并通过实验验证了该算法的有效性和实用性。以文献经典中的一组测试数据为例,对同类型算法进行对比分析。结果表明,基于改进遗传算法的平均空间利用率为98.56%,与其他算法相比具有明显的优势。     

三维图像技术在船舶结构设计的应用

针对船舶设计结构影响二氧化碳流通性能的问题,以增加船舶二氧化碳流通量为目的,提出三维图像技术在船舶结构设计的应用。通过计算船舶支柱的灵敏度,寻找到船舶支柱布局优化的最优解,优化船体支柱布局,完成船舶结构布局优化的数学模型建立;采用两栖三体的船结构,设计错杂的剖面车架构件,实现船舶结构设计。实验结果证明,基于三维图像技术的船舶结构设计方法与基于知识工程的船舶结构设计方法相比,船舶二氧化碳的流通量大大提升。     

铁路信号安全关键软件的组合测试序列集约简

针对现有铁路信号系统安全关键软件t-路组合测试序列生成方法在处理大规模输入时产生冗余测试序列，导致测试执行成本较高的问题，提出了一种基于贪婪-粒子群混合优化算法的t-路组合测试序列集约简方法，用于降低序列集的执行成本. 首先，以执行成本最低为约简目标，建立针对t-路组合测试序列集约简的优化模型；然后，在保证测试序列集逻辑覆盖特性的基础上，采用贪婪-粒子群混合优化算法求解模型，计算约简后的测试序列集；最后，以ZPW-2000轨道电路接收器软件作为研究对象，以其生成的2-路组合测试序列集为例开展约简验证. 结果表明，所提方法在保证2-路组合覆盖和逻辑覆盖的前提下，对单个序列集的执行成本约简幅度最高达到98.33%，对序列集总的执行成本约简幅度达到36.10%，验证了所提方法的可行性和有效性.      

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

考虑实时浮态调整的散货船分舱优化

以某散货船为例,在船舶主尺度、船型参数和货舱总长度不变的情况下,将货舱间横舱壁的偏移距离作为优化参数,以船舶静水弯矩和静水剪力为目标函数进行优化,寻求使船舶静水载荷达到最小的横舱壁组合,并针对货物随着舱壁位置不同而引起的浮态变化,编写实时调整压载水的程序。该程序可应用在散货船的初步设计中,对船舶分舱设计和配载布置都具有指导性的意义。