蚁群算法优化的神经网络技术在跑道起飞容量预测中的应用

为了对机场起飞容量及飞机全部出动时间进行预测,构建了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型。分析了机场跑道容量的含义及其影响因素,利用飞参提取软件将影响因素的具体数值进行提取;依据BP神经网络的特点将其引入到机场跑道起飞容量预测中,为了弥补BP神经网络的缺点,利用ACO对网络进行优化,最终建立了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型,并与标准BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明优化后的网络各项误差都不同程度的减小40%～60%,优化后的网络提高了模型的精度。利用优化后的模型分析了飞机质量、气温、气压、风速与起飞跑道占用时间与起飞容量的关系,并对某机场保障飞机起飞容量与出动时间进行了评估,得到飞机质量、气压、纵向风速与起飞容量大致呈线性关系,气温与起飞容量大致呈非线性关系,最后得到该机场的总出动时间与起飞跑道容量,可以更准确的评估机场保障能力。     

基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

基于融合CNN和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和麻雀算法优化支持向量机(SSA-SVM)的网络结构。该网络结构通过卷积运算对原始时域振动信号直接进行特征提取,将提取到的特征输入到麻雀算法优化的支持向量机中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。利用滚动轴承故障数据进行验证,此方法故障诊断精度高达0.983,高于其他网络结构,且整体网络结构简单,有一定实际应用价值。     

散粮集疏港工艺研究

1问题的提出近年来,出于降低成本等因素的考虑,货主经由港口装卸的粮食类货物呈现出散装集港的趋势,这对港口的堆存及装卸作业提出了新的要求。由于我公司库场堆存条件有限,因此在某些时候对于部分散粮无法提供足够的堆存库容。然而,散粮类货物的堆存又具有防水湿、防霉变、透气性等方面的要求,一般不能直接落地露天堆存。针对这些问题,我们对散粮集疏港工艺进行了研究。     

基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法

本文提出一种基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法,运用车载设备周期性撷取蜂窝移动网络讯号,并记录时间点和当下链接的细胞标识符(Cell ID),再回传至服务器。由服务器分析链接的细胞标识符、细胞顺序、停留时间,依此来建立向量集合。再将此向量集合与历史数据库中的历史向量集合进行比对,取得历史向量集合最相似的k笔资料,由该k笔资料中所对应的路径最多者作为车辆当下所行驶的路径。在实证结果中,本研究方法的正确率为100%,所以此方法将可以准确运用蜂窝移动网络换手信号识别车辆行驶路径。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

基于Hewlett方法的桩网复合地基土拱效应优化算法

桩网复合地基填土性质与土拱效应发挥程度直接相关,而传统土拱模型并不能有效反映填土黏聚力对桩土应力计算结果的影响。在Hewlett极限状态空间土拱效应分析基础上,采用填土综合内摩擦角指标完成空间土拱拱顶及拱脚位置处单元土体应力极限状态分析,考虑桩间土应力非均匀分布与被动土压力发挥程度的影响,得到桩网复合地基桩体荷载分担比解析表达式。研究结果表明:填土黏聚力显著提高路基填土土拱效应,复合地基设计应考虑填土黏聚力的有利影响;桩间土应力并非均匀分布,通过非均匀分布系数折减后,可有效提高弹性工作状态的桩体荷载分担计算结果;考虑被动土压力发挥程度的计算结果并不合理,应分别由桩顶和拱脚土体应力极限状态确定对应的桩体荷载分担比,取较小值为最终桩体荷载分担比结果。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

集装箱船运物流航线选择算法研究

首先分析不同航线选择算法的优缺点,然后对本文所采用的A~*算法进行阐述。将集装箱船的航线选择问题转化为数学模型,并且通过无向图寻优法获取最佳的航行路线,最后根据不同的估价函数分析出搜索的最佳航线。与Dijkstra算法相比,A~*算法搜索点数少,搜索效率高。