战场抢修多目标多分队调度优化研究

基于多目标的战场抢修分队调度优化问题一直以来是装备指挥管理部门关注的问题之一.通过约束转换,确立了采用遗传算法进行多目标优化调度的模型,并详细地说明了遗传操作方法的设计,实例验证了遗传算法在多目标多分队调度问题处理过程中的有效性.     

基于OWA算子和语言OWA算子的舰船研制方案群决策

针对舰船研制方案存在的问题以及定量指标和定性指标的特点,提出一种基于OWA算子和语言OWA算子的综合多属性群决策方法,再结合效用函数来对其进行研究.将多位专家对研制方案的意见综合为专家组的一致意见,实现了舰船研制方案的评估.最后,通过实例说明该方法的有效性及合理性.     

基于Excel处理的电表改装

以电表改装与校准实验为例,详细介绍了Excel在物理实验数据的录入管理和分析处理方面的应用。实践证明,该方法在大学物理实验教学中非常有效,值得推广。     

基于单片机的打标机导向控制系统设计

设计了一套基于微处理机控制单元(microprocessor control unit)气动打标机导向控制系统,该系统具有汉字及字符打印功能.该文介绍了系统的硬件组成和软件设计思想.此系统易操作、流程清晰.     

结构水下爆炸响应的恢复与冲击谱计算

由于传感器受高强度冲击作用,实测的结构水下爆炸响应信号可能偏离正常特征,为进一步分析响应信号带来困难.文中针对实测加速度信号的噪声特征,对信号采用SVD及ARMA滤波处理,先恢复真实的响应信号,然后在此基础上,给出正确的冲击谱计算结果.计算结果说明了SVD结合无相差滤波能够准确分离具有阶跃特征的低频噪声信号,对低频段的冲击响应谱计算精度有利.     

潜水器纵倾调节系统PWM控制技术的研究

介绍了国家863重大专项7000米载人潜水器纵倾调节系统PWM(Pulse-Width Modulation)控制方法,并研究了该控制方法对系统动态性能的影响,文中给出了实际系统的测试数据和性能分析等.     

平行流交叉口行人过街控制策略研究

为解决平行流交叉口行人与机动车冲突问题,考虑行人与机动车在冲突点为寻找间隙穿越的交替穿插的抢行博弈过程,重新设计行人过街信号相位方案,提出人车搭接相位行人过街模式;考虑行人专用相位过街模式,给出两种行人过街模式的信号控制策略;构建优化模型,并对模型等价变换,降低计算复杂度.结果显示：常规交叉口处于高饱和状态时,两种行人过街模式下平行流交叉口分别降低了73.8%、50.3%的车均延误,故人车搭接相位过街模式效益更优;人车搭接相位过街模式与不考虑行人过街模式相比,交叉口车均延误仅增加 0.6~3.8 s⋅ pcu-1 .研究成果可为平行流交叉口行人信号配时提供理论依据.     

动静态轨道不平顺评价差异及动态弦测法特性

中点弦测法能够有效控制影响行车安全性和舒适性的指定波段轨道不平顺,主要用于测量轨道静态不平顺,但其较低的测量效率制约着轨道“状态修”的发展.针对上述问题,将轨道动态不平顺按中点弦测输出,分析动静态弦测值差异与弦长和不平顺波长的关联关系,提出能够评价轨道动态平顺性的动态弦测法,研究动态不平顺与静态不平顺间的映射关系.研究结果表明：42 m和70 m动态高通滤波幅值分别与10 m弦和20 m弦测值变化规律相当;当不平顺波长大于70 m时,120 m动态高通滤波幅值与40 m弦测值变化规律基本对应;截止波长为42、70、120 m的轨道动态不平顺,分别与弦长为20、30～40、30～60 m的动态弦测波形相关性最优,对应的动态弦测法最大合理弦长分别为20、30、40 m,通过路基和简支梁区段实测数据验证了动态弦测法的适应性;在路基沉降区段,弦长为60 m时,静态弦测值明显朝负方向偏离动态弦测值的处所为沉降点,相邻两侧朝正方向偏离动态弦测值的处所为沉降区段起终点.     

高速铁路半封闭式声屏障降噪效果测试与分析

当前半封闭式声屏障逐渐在高速铁路工程中得到了应用,但其在运营状态下的实际降噪效果研究还极其有限.为此,以沪昆客专杭长段半封闭式声屏障为工程背景,分别在声屏障内、外表面,以及封闭侧和敞开侧不同距离处布置测点,监测高速列车通过时的噪声,并对场点的声压级频谱、声场分布、衰减规律、隔声量和插入损失等声学特性进行讨论.结果表明:多重反射造成的混响效应使得半封闭式声屏障内表面的噪声有所增大;距封闭侧线路中心7.5 m处,高位测点比低位测点声压级大,而其他位置不同高度测点在垂向的指向性不明显.半封闭式声屏障的隔声量随频率增加而增大,在1 000 Hz处最大约26 dB;距轨道中心线7.5 m和25 m处的插入损失均值为16.5 dB（A）和15.5 dB（A）.      

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.