一个计算复杂度为O（n）的递归分组排序算法的实证

文章对递归分组排序进行了实际验证。对服从一般概率分布（非均匀分布）的随机数据序列实施递紧分组排序和快速排序两种算法，递归分组排序比快速排序要快很多，特别是在数据量很大时。实证支持该理论结果。     

基于熵权改进-TOPSIS法的扇区复杂度评估方法

扇区复杂度评估是开展空域规划、制定空域资源调配策略的关键和基础,为解决复杂度评估多因素耦合影响及现有评估方法简单和主观性问题,研究提出基于熵权改进-TOPSIS法的扇区复杂度评估方法。针对扇区运行特点,从空域静态结构、交通运行状态、动态限制情况3个维度,新构了包括航路结构、航空器潜在冲突、恶劣天气等8个具体量化指标,形成了全面反映空域扇区复杂度的多维评估指标体系。运用高斯分布异常值检测处理方法,消除了极端异常值对评估的影响,结合熵权法客观权重计算的优势,建立了更贴近扇区实际运行情况、符合主观认知的基于熵权改进-TOPSIS法的扇区复杂度评估方法。本研究以北京区域扇区为例进行验证分析,以均衡扇区复杂度为标准,分别从多扇区间横向对比和单扇区不同时段对比2个场景对扇区复杂度进行评估分析,并与专家评估结果进行了对比验证。结果表明：2个场景的复杂度均处于不均衡状态,说明当前北京区域空域资源分配在时间和空间这2个维度均存在一定的失衡,依据评估结果,可针对性的开展空域结构调整与交通流优化工作。相较于专家经验评估结果,本方法评估结果与专家主观认知吻合度高达80%,验证了本文方法的可行性、准确性和有效性...     

利用声全息法识别整车噪声源的研究

介绍了一种用于噪声分析研究的声全息技术，论述了声全息方法在整车噪声源识别上的应用、点声源的修正算法及测量方法。     

机构法结合遗传算法优化拱桥设计

对结构工程师来说,设计优化正变得日益重要。该文描述了一种结合机构法和遗传算法进行整体化设计优化的方法。前种方法是当前英国交通部采用的一种主要的计算拱的工具;后者是强有力的数值函数优化方法。文中显示了英国肯特Teston桥和一系列其它样本设计优化的试算结果及相关的算法有效性数据。建议本方法为涉及现存桥梁的评估、维护和修理及新拱桥设计的结构工程师的设计辅助工具。     

利用Osterberg法桩基试验成果指导设计

介绍了Osterberg法的测试原理与特点，根据桥梁桩基工程实例分析研究了如何运用Osterberg法试验结果，结合具体的工程地质条件确定桥梁桩基单桩承载力，指导工程设计，这对桥梁桩基工程的设计优化、节约工程投资和保障工程安全起到了重要作用。     

基于RLS和BO算法的重型车载重估算研究

针对重型车实际使用过程中载重估算精度低、成本高等问题,提出基于递归最小二乘法（RLS）和贝叶斯优化（BO）算法的内燃机重型车辆载重估算方法。该方法提出了基于数据滤波的车辆加速度和道路坡度计算方法,使用控制器局域网络（CAN）总线和全球定位系统（GPS）高程数据,基于车辆纵向动力学和RLS进行重型车载重估算。采用BO算法对12组训练数据建模,对车辆载重估算模型中的多变量滤波参数进行寻优配置,并利用测试数据进行模型估算性能评价。结果表明,该方法具有良好的载重估算精度,估算误差在6%以内。     

混合料配合比矿料组成设计的正规方程法改进

为解决正规方程法进行混合料配合比组成设计时出现负数解及混合料级配超出理论界限范围的问题,采用迭代算法,先按普通正规方程法计算矿料组成比例系数,将得到的混合料级配作为目标级配初始值,当矿料组成比例系数为负数时则取消对应的矿料,将超出理论级配范围上限(或下限)的目标级配值强制调整为相应的界限值,根据修正后的目标级配再利用普通正规方程法计算新的矿料组成比例系数,将得到的新混合料级配作为新的目标级配,通过迭代计算最终得出完全满足理论设计级配范围要求的解,其结果与采用二次规划法的计算结果完全相同。改进后的正规方程法算法简单明了、应用方便,计算结果收敛、稳定,具有良好的工程实用性。     

Levenberg-Marquardt法与Gauss-Newton法相结合在桥梁结构静力参数识别中的应用

目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行初步识别,再由L-M法初步识别结果作为G-N法的初始值进行再识别的方法,通过MATLAB自编程序实现对实际结构参数的优化求解,从而提高参数识别精度。文中最后以一连续粱的数值模拟试验验证了该法的有效性,比较结果表明,本文方法的识别精度要达到L-M法的2倍之多,能大大地提高识别结果的精度,从而保证了识别参数的可靠性,为服役桥梁结构的进一步状态评估提供了结构模型可靠的量化信息。     

利用扩缸法对儿童越野赛车发动机进行改型设计

目前国内设计开发一款具有完全自主知识产权的发动机,从产品设计、零部件开模、试制、样机装配和试验,需要投入大量的资金及人力,时间少则1年,多则2年～3年,既费时、费力,且一次性成功率很低.     

概率设计法和定值设计法的辩证关系

设计方法可分为概率设计法和定值设计法两大类,前者为目前的设计发展方向,后者为长期以来工程界常用的设计方法。从两种设计方法的定义出发,通过分析计算方法及在设计规范中应用的特点,找到了两种方法对立统一的核心问题和调和二者矛盾的关键,可为准确把握标准编制的发展方向、建立完善的设计标准体系提供技术参考。     

基于改进Dijstra 法的路径优化仿真研究

在分析传统Dijkstra算法的基础上,针对该算法在路径优化中存在的不足,主要采用邻接表与循环链表相结合的方式存储数据,同时通过改进的快速排序算法对权值进行排序,实现了对邻接节点的快速搜索,得到了一种改进的Dijkstra算法.将其应用于最优路径的搜索,通过实例对该算法进行仿真分析,验证了算法的有效性.     

启发式算法在送货线路设计中的应用

运用模拟退火算法、遗传算法等启发式算法对物流系统中的送货路线设计进行了研究。针对一个具体的送货线路设计问题,根据送货线路图,建立了送货路线模型,运用启发式算法计算出了最优送货线路,并对该模型和算法的适用性进行了分析。     

山区高等级公路平面曲线型设计方法探讨

文章通过对公路平面线形直线型设计法的分析,提出曲线型设计法研究的必要性,介绍了曲线型设计法的概念、理论依据和特点,重点研究一种非常有前途和适用于公路路线CAD系统开发的算法——基于端点约束受限法(主要是BE3算法和BET算法),并且给出应用实例,此方法可以解决平面线形的组合形式,便于工程应用和交互式图形CAD软件开发。     

利用SCE算法进行高速公路路面养护决策优化

针对高速公路养护管理部门如何利用有限的养护资金进行路面中长期养护问题进行了研究和探讨，结合国外在路面管理系统方面的最新研究成果，提出采用效果-费用比值作为效益指标，建立了高速公路路面养护的整数规划模型，并采用SCE算法对模型进行求解。对该算法的原理，计算步骤和关键部分进行了详细的论述，最后给出了实例加以验证。     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明,驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法,不仅对驾驶任务造成一定干扰,且受多种环境因素的制约,误报率较高。基于此,只考虑非侵入式车辆运动特征,提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先,从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段,采用态势感知方法,提取典型的分心驾驶片段,并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集;其次,利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序,得到重要度较高的分心监测指标;最后,采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别,并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%,高于SVM和AdaBoost对应二分类结果;进行多分类任务时,判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%,不同类别分心识别的误报率在15%以下,说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息,有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

利用计算机技术简化厢式汽车设计

厢式汽车改装设计中存在大量重复性工作,本文提出,利用计算机技术,可进行厢体的三维缩放,自动生成非标准厢体的设计数据列表。     

乘用车声学包设计

汽车NVH特性是影响汽车品质的重要因素.为了使整车声学包的开发更加合理化,采用正向设计流程,利用网络诊断算法及数据库匹配确定声学包的方案.理论设计阶段完成后,参考SEA方法测试系统阻尼损失因子并利用声学软件进行区域阻尼成像,根据结果对存在缺陷及过剩的方案进行重新匹配,最后利用方案优化手段完善整车声学包.经实车测试,优化方案弥补了整车声学包设计的缺陷,整车的NVH性能得以提高.     

Superpave沥青混合料设计法

在对Superpave沥青混合料设计法进行简单介绍的基础上,通过对Superpave与马歇尔法沥青混合料设计的对比,在成型方法、体积计算和最佳沥青用量等方面论述了Superpave和马歇尔设计方法之间的区别,并对马歇尔方法提出了一些建议.     

多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法设计

公交车辆与司机调度问题是智慧公交管理中的核心问题之一。针对我国人车固定作业模式下,相关研究中成本考虑不周全、算法通用性差和算法测试不充分等局限,设计了1个多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法。算法支持电动车辆调度,适用于单线或跨线运营管理,满足人车固定或人车分离的调度模式,也支持灵活的车辆与司机相关参数设置。算法顾及车辆停车间隔、电池充电、司机休息与就餐等约束条件,优化目标包括车辆固定成本、车辆行驶成本、司机固定成本和司机津贴成本。算法首先生成初始解、再迭代使用班次链算子改进当前解,并通过群解、扰动和可变邻域下降等策略改进解的质量。使用62个单线案例和11个跨线案例进行算法测试,验证了算法的性能,并比较了不同运营模式下调度结果的差异。结果表明,使用续航里程150 km电动车辆取代燃油车辆,单线运营车辆数量增幅为0.8%,跨线运营增幅为1.6%;与单线运营相比,跨线运营所需车辆和司机数量分别减少4.6%和2.4%;与燃油车辆人车固定调度模式相比,人车分离能显著减少所需车辆,单线运营减少3.6%,跨线运营减少1.8%,所需司机数量基本保持不变,但司机需要换车驾驶,平均约为2次。