多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化

针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题，兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡，引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型. 提出了一种改进的鸡群算法，使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间，设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间；根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索，其中，公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索，母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索，小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索；最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例. 研究结果表明:在算例验证中，对比传统的模型，新模型多找出8个算例的最优解，且寻优速度更快；在算法平均收敛运算时间相似的情况下，本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%，验证了所提模型和算法的有效性和优越性.      

水下推进形式应用现状及发展趋势

对国内外水下推进形式的应用现状进行总结,对其工作原理进行介绍,在此基础上分析各种推进形式存在的关键问题,并据此对水下推进形式发展趋势进行分析.研究表明,目前推进形式正朝着多样化、轻量化、混合化、高度仿生化、高适应性及高智能化的方向发展.     

一种特殊的电机启动方式在混合动力船舶的应用

混合动力船舶越来越多,本文主要介绍在混合动力船舶中推进电机的一款特殊启动方法,不需要额外添加任何的启动器,利用主柴油机来启动推进电机达到混合推进的目的     

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

基于内燃动车组的混合动力匹配设计研究

针对内燃动力轨道交通在实际应用中存在的不足以及当前主要新能源技术发展现状,文章结合某内燃动车组的总体参数和配置情况,将内燃机组匹配蓄电池的混合动力方案与纯内燃机组方案进行对比分析,并对混合动力选型和配置进行了计算和分析。结果表明,混合动力匹配方案在降低整车能耗和节省燃油消耗等方面有着显著的优势。     

基于客流导向的长大市域轨道交通组织优化方法研究

以北京市轨道交通平谷线为依托,基于线路功能定位和客流需求,对车辆选型、运营交路方案进行探索性创新研究。提出一种行车组织优化模型及求解算法,并以运力运量、工程投资、客流-车流匹配率等关键性指标为比选目标,确定该市域快线的最佳行车组织方案,以期为类似市域快线行车组织方案的合理选择提供理论支撑。     

铁路枢纽城市的客运铁路列车开行计划优化

针对铁路枢纽城市,提出综合考虑"外围发车,中心停靠"的客运铁路列车开行模式,构建以提高旅客出行便捷为优化目标的混合整数线性规划模型,并转换为经典线性规划模型利用算法求解器求解,以深圳为例研究列车开行计划的优化.研究结果表明,综合考虑"外围发车,中心停靠"模式下的列车开行计划能够更好地发挥网络车站的能力利用率,并明显提升旅客出行便捷度.     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。