面向对象技术在三维虚拟场景建模中的应用研究

应用面向对象技术，虚拟现实技术，OpenGL技术不仅研究了虚拟现实下三维图形的几何建模方法，物理建模方法，更重要的是探讨其行为建模方法，由此设计出了强大的类库及建立了复杂的三维虚拟场景，并应用该理论实现了三维虚拟场景中物体在仅受重力作用下的自主行为，在三维动画演示过程中，采取双缓存，细节层次技术以提高图形的动画显示性能，从而能更真实地描述客观世界。     

三维强度折减法在边坡抗滑稳定分析中的应用

针对黄金坪水电站进水口边坡1570m高程以上潜在不稳定块体,在对强度折减法适用性进行验证的基础上,采用三维强度折减法进行了稳定性分析．研究结果表明：该块体三维效应明显,主要表现在侧边界的阻滑作用．在实际工程中,对于三维效应明显的边坡,可以适当考虑边坡的三维效应,从而保证支护措施的经济合理．     

三维坐标法在江阴长江公路大桥南塔施工测量控制中的应用

本文简要介绍了在江阴长江公路大桥南塔的施工测量中，应用全站仪及三维坐标法进行施工放样的作业方法，及时满足了塔柱，横梁，支撑等施工的需要，具有较高的放样精度和明显的作业效率。     

二维角度坐标法在汽车人机工程布置和视野校核中的应用

简述了二维角度坐标法,通过三维直角坐标法和二维角度坐标法计算了A柱障碍角,并对结果进行了分析对比,探讨了二维角度坐标法在汽车人机工程布置和视野校核中应用的可行性。     

主动监控模式及其在公路桥梁施工中的应用研究

基于主动监控模式技术,针对公路桥梁在施工中的检测、管理等方面,以施工过程监控为主,图像监视为辅,可扩展的、模块化的多种监控模式对公路桥梁施工进行主动监控模式的研究,以此来为公路桥梁的施工提供方便,为施工安全做出保障。     

CSG/BR方法在铁路构筑物三维建模中的应用研究

根据铁路构筑物形状规则性的特点,在CSG、BR等三维模型表示方法的基础上,研究了CSG/BR混合模型表示法在铁路构筑物三维建模中的应用。以往的铁路三维模型重在可视化方面,CSG/BR模型可以关联属性数据,进行空间查询和分析,并以桥墩为例分析了此方法的建模过程。     

经验模式分解法(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用

在非平稳过程中,由于机械设备所受的应力比平稳过程中所受的应力更为复杂．因此,对设备的非平稳过程进行监测有利于发现早期故障,避免故障发展导致的严重破坏,本文将EMD（Emirical Mode Decomposition)法应用于机械故障诊断当中．由于EMD法具有自适应的特性,适宜于非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明谊方法能够突出滚动轴承故障振动信号的故障特性,从而提高了滚动轴承故障诊断的准确性。     

Probit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷，阐述了Probit模型的基本原理，研究了Probit模型的性质，并与Logit模型进行了对比研究，最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析，研究结果表明，Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷，表现出更为丰富的物理意义，对出行选择行为的模拟更接近实际，是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。     

基于模式搜索算法的交叉口信号配时优化研究

交叉口信号配时优化,对提高城市道路的通过能力,缓解城市交通拥堵,具有重要意义.本文研究了相对固定周期条件下,交叉口信号配时随道路上交通流量变化而调整的优化算法.以各相位各进口道上总的延误时间最小为目标,并考虑了最小绿灯时间和饱和度限制约束条件,构建了城市单点交叉口信号配时的非线性模型,为设置交叉口信号配时提供了新的方法--模式搜索算法.利用模式搜索算法对模型进行求解得到配时方案,并将得到的配时方案和传统的Webster算法得到的配时方案进行比较.研究结果表明:模式搜索算法在解决单点信号交叉口信号优化控制方面具有较好的实用价值.     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

物流园区布局优化模型及其求解算法研究

在分析物流节点配置内涵的基础上,提出了考虑物流园区规模经济以及物流需求不确定情况下的物流园区布局优化模型.针对该模型的特点,提出了基于扩展网络最小费用流的混合遗传算法.为了验证上述模型和算法的有效性,在Visual C++6.0环境下进行了数值仿真实验.结果表明,该算法是解决考虑规模效应以及需求不确定的物流园区优化布局模型行之有效的算法.     

基于下降搜索的量子进化算法

为了提高全局寻优能力和收敛速度，基于量子进化算法和混合遗传算法，提出了一种新的进化算法．该算法将下降搜索理论应用到量子进化算法中，改进了量子进化算法仅靠量子门进行迭代的作用，从而加快了收敛速度，并降低了个体在进化时产生退化的可能性．典型函数的仿真实验结果表明，该算法具有好的全局性和收敛性．     

基于免疫克隆算法的综合交通枢纽布局优化研究

为了描述综合交通枢纽的布局优化问题,在保证重点枢纽建设的前提下,综合考虑综合交通枢纽布局的影响因素,以城市需求点总需求权距离最小为目标,考虑了在枢纽覆盖距离内,需求点和枢纽候选点对应关系为约束建立了综合交通枢纽布局优化的数学模型.给出了针对该问题的自适应免疫克隆算法的具体求解设计和步骤,并结合算例证明了算法的有效性.     

军事空运装载问题的禁忌搜索算法实现

根据军事空运装载的特点,建立了空运装载的数学模型,考虑了多种现实约束,包括重心、物资放置顺序、物资放置方向以及物资承压约束;讨论了求解空运装载问题的禁忌搜索算法编码、解码、评价函数、邻域操作和禁忌表等关键问题,实现了对空运装载问题的求解。仿真实例表明:该求解方法实用有效,对于空运装载工作有指导意义。     

基于模式搜索法高精度矫正钢轨磨耗测量的定位偏差

为保证车辆与钢轨具有较理想的轮轨接触关系钢轨需定期打磨,打磨量是一个重要指标。为获取打磨量,需在打磨前后各测量一次钢轨,这两次测量中仪器定位位置可能不同,从而计算出的打磨量会有较大误差。针对这种误差提出一种仪器定位误差矫正方法,并将该法编程嵌入到轮轨测量分析软件中,经仿真测试及实测仪器验证,该法能高精度地矫正误差。     

基于遗传禁忌算法的城市公交线网优化研究

针对城市公共交通线网优化问题,利用遗传禁忌算法进行研究.通过对公交线网优化目标函数和关键约束条件的分析,从乘客利益、企业效益及社会环境的角度出发,以公共交通效率最大化为总目标,建立公交线网优化模型.在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出基于遗传禁忌算法的公交线网优化算法,并将其应用于银川市公共交通线网规划中,结果表明该算法科学合理,可操作性强.     

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仓储区货位规划的合理与否直接关系到物流作业效率。本文确立了货位规划问题的具体目标——在一定时期内出入库搬运距离之和最小和货架重心最低,并以此建立双目标货位规划优化模型。模型的求解是将遗传算法中的并列选择法、多性别交叉法和约束条件法相结合来实现的。案例采用某仓储区的实际业务数据,使用MATLAB 7.0编程计算,得出了货位规划的最终结果,验证了求解方法的可行性。     

单产品战略装车点布局问题改进模型及算法

基于两级供应链中多源-能力受限-设施布局问题理论,在考虑装车点办理能力、整列始发直达等约束条件下,以包括运输费用和固定建设费在内的总费用之和最小为目标,建立符合我国单产品铁路战略装车点特征的混合整数线性规划模型。在模型分析的基础上,借鉴优先权编码思想,提出基于优先权编码的遗传算法求解策略,设计了基于优先权的两点映射交叉方法,采用两点互换变异及无回放余数随机选择策略拓展解空间对模型进行求解。最后通过实际算例验证了这一算法的可行性和有效性。