面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集，针对施工群组装备运行数据特征，开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究； 在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上，针对设备多维、连续数据生成的特点，开展基于流数据管理（stream-based date management， DSM）的技术方法探究； 通过构建多并发数据采集（forward-oriented optimal concurrency control， FOCC）系统，实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践，研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”，成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明，提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。     

大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

基于ANN的船舶撞击高桩码头群桩损伤位置预测

本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。     

国产PE/PP复合粒子高模量外掺剂增强效果试验研究

利用AC-20C型沥青混合料,分别掺入以日本和国产PE/PP复合粒子为原料的高模量外掺剂,与掺入法国PR-Module高模量外掺剂的改性沥青混合料路用性能进行比较,分析了几种高模量外掺剂的技术性能差异,论证了以国产PE/PP复合粒子为原料的高模量外掺剂的性能优势,进一步阐述了采用国产PE/PP复合粒子原料生产高模量外掺剂对高速公路建养施工的适应性及其对环保的贡献。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

船舶避碰的粒子群-遗传(PSO-GA)的混合优化算法研究

随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点.本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰路径规划的优化模型,并通过具体案例进行仿真分析.仿真结果显示,粒子群遗传混合优化算法的收敛速度较快,船舶避碰的优化路径能够同时满足经济性及安全性要求,算法的有效性及运算效率均有了显著提高.