陀螺仪噪声对轨道高低不平顺检测的影响北大核心

基于Allan方差和功率谱密度的关系,测定陀螺仪的角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走等分形噪声的功率谱密度;利用测定的分形噪声功率谱密度计算对应噪声的比例因子,并采用快速傅里叶变换仿真三种分形噪声的时间序列样本。用最小二乘法拟合仿真分形噪声得到对数斜率并与分形噪声的标准功率谱比对,验证了仿真分形噪声的真实性。推导基于陀螺仪的轨道高低不平顺检测算法,并以正弦波窄带信号模拟轨道不平顺,通过链式法则对时间和空间求导以获取高低不平顺对应的陀螺仪角速率。陀螺仪角速率叠加仿真分形噪声后,基于陀螺仪的轨道高低不平顺算法获得轨道不平顺,减去相同的算法流程处理未叠加噪声的陀螺仪角速率获得的轨道不平顺,二者差值可表征陀螺仪噪声对轨道高低不平顺检测的影响。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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.      

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

Fe掺杂TiO2纳米粉体制备及光催化性能研究

为了探究煅烧温度和Fe离子掺杂浓度对TiO2纳米粉体晶体结构和光催化性能的影响,以TiCl4、NH4 OH、Fe(NO3)3·9H2 O为原料,采用共沉淀法成功制备了Fe掺杂TiO2纳米粒子,并通过XRD、UV-Vis等测试手段对样品进行了表征.结果表明:(1)TiO2纳米粉体的晶粒尺寸随煅烧温度升高而增大;(2)粉体的光催化效率随煅烧温度升高先增加后降低,450℃时达到最佳值,此时粉体为单一锐钛矿晶体结构;(3)Fe掺杂可抑制金红石型TiO2的形成,掺杂浓度应控制在合适范围内,当Fe掺杂浓度为0.1％时,TiO2光催化效率最高.     

基于无迹卡尔曼滤波的船舶运动数学模型辨识

针对一艘目标三体船,构建MMG运动数学模型结构,利用无迹卡尔曼滤波器结合自航试验数据对模型中的参数进行辨识。为减轻动力相消带来的影响,结合三体船特点对模型结构进行化简,并设计不同的控制方式进行分步辨识。通过模型预报数据与自航试验观测值的对比,以及部分参数的试验测量值与辨识值的比较,验证了本文辨识方法的有效性和优越性。