船舶航向自适应舵的一种设计方法

根据ＰＩＤ自动舵和自适应操舵仪的控制优点，提出了船舶航向自适应舵的一种设计方法。给出了系统的结构，自适应ＰＩＤ操舵律的算法及船舶航向控制、舵令与舵角的编制方法。     

遗传算法神经网络的学习方法

提出了利用遗传算法的思想实现人工神经网络学习的方法，并具体讨论了在实现中的若干问题。     

基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

遗传算法在逆向物流网络规划设计中的应用

考虑到客户、初始回收点和回收中心3个层次的逆向物流网络,选择合适的回收中心,确定初始回收点个数和回收周期,基于一些基本假设,以最小化总的相关成本建立了1个内嵌两个指派模型的非线性混合整数规划模型,对符号体系和求解思路进行了分析.借助遗传算法,结合具体实例,给出了求解步骤和求解结果分析.     

基于遗传算法的船舶推进系统船、机、桨匹配优化设计

船舶推进系统船，机，浆匹配问题一直是船舶设计人员最关心的问题之一。尤其是近10年来，随着船舶向高速度，大功率，大型化和肥胖化的方向发展，对三者匹配的要求更为严格。文中将遗传算法引入船舶推进系统船，机，浆匹配优化设计，建立了合适的优化模型。构造了合理的适应函数，实船优化表明，该算法的收敛速度很快且计算精度较高，最后，探讨了影响算法高效性和准确性的因素。     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

基于遗传算法的三体船快速性仿真分析

以三体船船模为研究对象,通过理论研究、船模试验、数值模拟三者相结合的方式,对其快速性进行研究。在快速性试验的基础上,笔者基于ISIGHT-FD软件平台,建立数学模型,从船舶阻力和船舶推进相结合的角度出发,选用遗传算法建立辨识系统,分析该三体船船模的片体布局对其快速性的影响以及船、机、桨的配合情况。最终,通过绘制的剩余阻力曲线和敞水效率曲线,验证辨识结果并加以预报。     

基于遗传算法的二次回归方程在沉降数据处理中的应用

软基路基沉降与其影响因素之间呈非线性关系。以某软基高速公路为例,以时段天数、时段载荷量及时段加载平均速率为解释变量,以时段沉降量为被解释变量,建立了非线性二次回归模型,并用遗传算法估算模型系数。工程实例表明,经遗传算法优化的非线性二次回归方程具有较高的预测精度,效果优于神经网络,用该模型进行软基高速公路沉降预测分析是可行的。     

故障一点通

大众速腾电子扇V35常转;大众01J无级变速器大修或换电脑后的自适应学习;日产阳光自动变速器1挡升2挡时冲击;大众速腾右后视镜上的转向灯L132无转向信号;凯迪拉克CTS断蓄电池后的防盗解除……     

基于交互式多目标遗传算法的混凝土桥面板维修优化

为了保证桥梁结构安全,并使维修效果最好,研究了如何确定桥面板最佳维修策略的问题。建立了桥面板维修的多目标优化模型。提出一种基于交互式遗传算法的维修策略优化方法,通过非精确偏好信息引导遗传搜索,使种群朝着多个目标的最佳综合性能进化。引入适应值共享方法增加种群的多样性,最终获得符合决策者偏好的解集。并通过算例进行了分析验证。结果表明,基于交互式多目标遗传算法的混凝土桥面板维修优化方法可以在有限的桥梁维修资源和良好的维修效果之间进行折衷,不仅获得一组比较理想的维修方法组合,还可以考虑决策者的个人倾向,降低了维修策略的选择难度,为桥梁管理者提供了有力的决策支持。