高速列车头型共形映射建模理论研究

高速列车头部外形趋向流线化，其数学模型建立难度大，限制了头型几何参数优化求解及工程设计研究。本文应用近代复变三角插值共形映射理论和法线迭代收敛方法及三次样条插值，求解复杂高速列车三维头型与轴对称二维模型的相互转换函数及头型解析数学模型，使头型建模翁化及其快速CAD/CAM一体化成为可能，同时可提高有限元建模的效率和质量。     

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

对任意实Banach空间中的广义Φ-压缩映射分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性,所得的结果是2005年S.M.Soltuz和2007年Xue Zhiqun等人结果的相应推广与改进.     

生物声纳神经系统脉冲编码机理的研究

在序空间中进行信号处理是近年来提出的解决神经信息编码的新方法,不过其有效性还有待进一步验证.本文尝试结合H-H神经元模型和基于圆映射的处理方式在序空间设计一个生物神经计算模型模拟生物声纳系统依靠声波到达双耳的相位差信息来得到声源方位信息的功能.实验结果从一个角度验证了在序空间中进行信号处理的可用性,具有一定的理论价值.     

混沌映射抑制Buck变换器电磁干扰的研究

为了提高Buck变换器的电磁兼容性．基于混沌现象的宽频谱特性提出了一种新的变换器控制策略。首先推导了能够产生可控幅度混沌序列的Logistic映射形式，然后以峰值电流型滞环Buck开关变换器为研究对象，对其在混沌随机与常规周期两种工作模式下的时域和频域特性进行了对比分析，得出了混沌随机模式可以改善开关变换器的电磁兼容性的结论，但电感电流纹波却相应增加．从而降低了变换器的效率。仿真结果验证了该理论分析。     

斜坡式防波堤的可靠性分析

对港口工程中常用的可靠度计算方法进行阐述,给出了斜坡堤护面块体稳定性可靠性分析的功能函数,介绍了港口工程中常用的单变量极值分布。以秦皇岛水文观测数据为基础,统计换算斜坡堤护面块体的质量,采用极值分布理论对护面块体的计算质量进行分布拟合,对比得出对数正态分布可以对护面块体质量分布进行较好的适线。从算例计算结果对比中可以发现,Monte Carlo模拟的可靠度指标计算结果比验算点法的计算结果低。两种方法计算的可靠度指标均比规范要求的低。利用Monte Carlo模拟计算结构可靠度,选择合理的模拟次数即可。     

一类高维映射的分岔研究

研究了一类三维映射的倍化与环面分岔行为,给出了分岔条件,通过数值计算研究了该系统通过倍化分岔、Hopf分岔与Hopf-Flip分岔导致混沌的几种情况.     

基于混沌映射的图像加密算法研究

由于传统的文本加密算法对图像加密的适用性不强,经典的Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。通过一种基于循环移位结合改进型Logistic映射和Tent映射的图像加密算法。设置改进型Logistic映射和Tent映射的初始值和控制参数,并应用比特重拍技术提升过渡态中的混沌效果,达到提升图像加密算法的效果。明文图像进行处理时,先对其进行Arnold变换和异或的预加密处理,并对图像进行分块处理,然后利用Tent映射产生的序列进行排序索引与循环移位。在加密过程中明文图像经历了像素替换和像素扩散,使得明文像素的值和位置都发生了变化。实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性。     

基于OpenGL的虚拟场景生成技术

介绍了虚拟地形场景生成的基本技术,说明了规则格网方法的地形建模方法。使用线性迭加法模拟了海浪并加以绘制,并描述了树木、天空、船只、道路等自然景观的建模过程;给出了一种在PC环境中使用OpenGL图形接口和Visual C＋＋开发虚拟地形场景的技术和方法.讨论了虚拟场景的实时绘制技术,利用多线程技术实现了三维虚拟地形的实时绘制,绘制速度基本达到实时绘制的要求.最后,给出了一个虚拟地形场景的实例,并实现了人机交互,可以进行实时漫游。     

混沌鲸鱼优化算法及其 在有限元模型修正中的应用

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.     

基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明：改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。