基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。     

轮胎起重机整体稳定性优化

应用浮点数编码的遗传算法和生物进化算法对轮胎起重机进行整体稳定性优化。经系统模型检验，得到满足整体稳定性的最优解。计算结果表明轮胎起重机经优化后的整体稳定性明显提高。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

多孔式液压阻尼器在拦阻系统中的应用研究

以国外某型航母液压拦阻系统为研究对象,从其组成和工作原理出发,对多孔式液压阻尼油缸在拦阻系统的应用进行研究。根据液压系统传动理论建立液压拦阻系统数学模型,利用Matlab软件进行了动力学数值仿真。对比美军标MIL-STD-2066给出的MK7-3型拦阻器的阻尼特性,所采用的多孔式缓冲拦阻器可使飞机降落时所承受的最大拦阻力减少约10.9%,大幅度减少着舰时飞机和飞行员的负荷,提高了飞机降落的安全性。     

基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法

针对现阶段舰船嵌入式系统,采用单一传统数据加密方法,存在安全性降低的问题。提出基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,通过利用3GR加密字串分割算法,对舰船关键数据加密源字串进行分割化运算。创建AEHA综合加密认证单元,对分割后的字串做精简数优化,加速认证。对比实验证明,提出的基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,能够快速对舰船嵌入式系统关键反馈数据进行实时瞬态加密,加密数据抗攻击性与反破解能力都优于传统加密方法     

基于形态学探针重建算法的光栅常数评定

为了消除原子力显微镜(atomic force microscopy,AFM)在测量光栅常数时探针和噪声造成的光栅常数评定误差,利用MATLAB对不同形状参数的探针扫描图像进行仿真.分析了探针结构对扫描结果的影响,提出基于形态学探针重建算法评定光栅常数,通过标定方式和改进Garcia探针模型进行形态学探针重建来消除探针...     

基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究

我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于BP神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层控制器,基于不同驾驶员在不同紧急制动场景下碰撞时间的数据,利用BP神经网络算法得到预测模型,从而计算出触发AEB系统的预警时间阈值和紧急制动时间阈值;再以前车与本车的相对距离、相对速度和前车的减速度为输入,通过模糊控制规则得到本车期望的减速度;接着,设计了下层控制器,采用期望减速度前馈控制和减速度偏差PID反馈控制相结合的方式,得到各车轮所需的轮缸制动压力;并基于滑移率滑模控制防止车轮抱死,提高紧急制动时的安全性、舒适性和横摆稳定性。最后,在TruckSim中建立CCRb、CCRm、CCRs 3种测试场景,对控制策略进行了验证。结果表明,本文所提出的控制策略能有效避免碰撞的发生,为半挂汽车列车AEB系统的设计和研究提供了理论依据。     

基于开行方案的高速铁路客流分配方法研究

基于开行方案的客流分配方法是开行方案优化的重要组成部分,既有研究大多使用基于图论的寻路算法和用户均衡配流算法,与高速铁路的实际情况存在一定差异.基于高速铁路和公路的差异性分析,对用户均衡定理不适用于高速铁路客流分配进行了证明;基于实际的高速铁路旅客出行选择行为,提出了一种无需遍历图而仅搜索开行方案的两阶段k短路算法.算...     

铁路客车轮对踏面硌伤自动分析系统的研究与实现

为了解决客车轮对踏面硌伤人工分析效率低且质量不高的问题,基于大数据关联分析技术,构建了一套硌伤自动分析系统.从硌伤排查、自动分析、故障定位、统计分析4个方面分析系统的主要组成和功能,探讨了实现系统的关键技术.系统的应用提高了对客车轮对踏面硌伤分析和故障排查的效率.     

基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。