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281.
282.
为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型. 相似文献
283.
针对无人水面艇(USV)在未知干扰环境下的自主运动控制问题,研究基于模糊自适应算法的USV航向、航速协同控制方法。设计以航向角偏差量和直线距离偏差量为输入量,以及以舵角偏转控制量和油门开度控制量为输出量的模糊控制算法,并通过以航向角偏差率为输入量及以控制周期为输出量的自适应控制,使系统响应外部环境的变化。以抵达目标点的时间和舵角变化次数的加权最小值作为优化目标函数,分析论域、控制周期等参数对控制效果的影响。优化分析的结果表明:此方法在不同海面风、浪、流随机干扰的条件下,均能使无人艇抵达目标点,实现点对点的自主航行。 相似文献
284.
285.
286.
利用非线性理论和混沌时间序列分析方法, 建立了桥梁风致振动的数学模型, 开发了计算桥梁振动加速度时间序列Lyapunov指数的MATLAB程序, 进行了桥梁涡振和颤振的风洞试验, 分析了不同风攻角下的桥梁风致振动的阻尼比、Lyapunov指数与风速的关系以及涡振振幅与风速的关系, 研究了桥梁颤振和涡振的混沌特性。试验结果表明: 在颤振试验中, 当风速小于颤振临界风速15.5m·s-1时, Lyapunov指数小于0, Lyapunov指数与阻尼比存在很大的相关性, 当风速从3m·s-1增大为18m·s-1时, 相空间逐渐发散; 在涡振试验中, 当风速从4.5m·s-1增大至8.5m·s-1时, Lyapunov指数大于0, 桥梁发生明显涡振, 并由多频振动逐渐转变为单频振动, 相空间变为一个较为理想的圆。桥梁的涡振与颤振均属于混沌现象, 低风速下的Lyapunov指数可用来预测高风速下的风致振动, 并且利用相空间也能识别涡振与颤振。 相似文献
287.
系统总结了列车运行引起环境振动的各类预测方法及其不确定性问题, 梳理了初步预测、确认预测和精准预测3个预测等级内各种方法和模型近10年来的发展状况; 讨论了模型输入参数的随机不确定性, 包括车辆之间差异、轮轨磨耗以及预测模型中输入地层参数等带来的不确定性; 根据新的测试结果分析了车轮和钢轨磨耗状态对地铁振动源强不确定性的影响。研究结果表明: 机器学习方法和地层传递函数解析法可用于初步预测阶段; 用于确认预测的各类数值和解析模型日益完善, 预测效率日益提高, 但考虑车轮和钢轨磨耗发展的轮轨激励输入方法仍有待进一步完善, 仍需进一步发展振动传递路径清晰且可用于工程预测的建筑结构动力学模型; 精准预测需要发展混合预测方法并研究其在地下线振动预测中的应用; 目前对预测结果精准性和预测方法可靠性的研究十分欠缺, 绝大多数预测只能给出定值结果, 无法考虑轮轨磨耗、养护管理水平和振动在地层中传播的不确定性; 建议进一步开发具有远程智能离线采样功能, 并可在建筑结构上长期便捷安装的小型振动采集装置, 以便与机器学习预测方法相结合, 从而适应未来智能化预测的发展要求; 建议发展能够描述钢轨短波磨耗状态等级和车轮不圆顺等级的粗糙度谱, 构建完整养护维修周期内环境振动动态预测模型; 应发展具有可靠性及精准度要求的智能化预测方法, 并在未来实现由定值预测向概率预测发展的根本性转变。 相似文献
288.
289.
本文针对某产品配套循环泵叶轮的设计过程中出现的问题,在水力设计过程中增加叶轮出口宽度,在叶片绘型中保证流道过流面积随流道中线线性变化,对轴面图中的前盖板轮廓线形状进行修改。重新设计的叶轮使循环泵的水力性能完全达到设计要求。 相似文献
290.