考虑碳排放的集装箱码头场桥调度优化

针对港口低碳发展需求,以场桥和集卡的综合碳排放量最小化为目标,构建集装箱码头场桥调度优化模型,设计遗传算法求解模型,并利用厦门港某码头的实际运营数据验证模型和算法的有效性。结果显示,该模型和算法有效。     

非航海毕业生海员培训现存问题调研

根据交通运输部出台的有关文件精神,通过对几所正在开展或曾经开展过非航海毕业生海员培训项目的院校进行调研,结合自身培训实践,归纳、总结这一培训模式下存在的主要问题,并结合非航海毕业生的特殊性,提出意见和建议。     

基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计

在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架。针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

时频分析在水雷信息处理中的应用

水雷声换能器接收到的舰船辐射噪声是一个非平稳过程,以傅立叶变换为基础的传统谱分析方法已经难以发挥作用。时频分析因其在时-频域都具有表征信号局部特征的能力而成为非平稳信号分析的有力工具。利用ZAM（Zhao-Atlas—Marks）变换对数据进行时频分析处理,通过试验表明：时频分析弥补了经典傅立叶分析在非平稳信号处理中的不足,直观的说明了频率和时间的关系,有利于水雷获取信号的分析及目标的识别分类。     

基于遗传算法的多传感器管理

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以效能函数为目标函数的传感器管理算法,并进行了算法的仿真。仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性。     

基于遗传神经网络与信息融合的实时智能故障诊断系统研究

在传统BP神经网络的基础上引入聚类分析方法与遗传优化算法,可有效降低BP神经网络的训练难度并提高其训练精度;为有效利用各诊断单元的诊断结果,引入D-S证据理论对结论进行决策分析.仿真测试表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

非结构化网格浸入边界法的流固耦合数值模拟(英文)

This paper presents an improved unstructured grid immersed boundary method. The advantages of both immersed boundary method and body fitted grids which are generated by unstructured grid technology are used to enhance the computation efficiency of fluid structure interaction in complex domain. The Navier-Stokes equation was discretized spacially with collocated finite volume method and Euler implicit method in time domain. The rigid body motion was simulated by immersed boundary method in which the fluid and rigid body interface interaction was dealt with VOS (volume of solid) method. A new VOS calculation method based on graph was presented in which both immersed boundary points and cross points were collected in arbitrary order to form a graph. The method is verified with flow past oscillating cylinder.     

海水磁流体中的磁声波传播

海水可以被看成是磁流体并能传播磁声波,运用建立的海洋磁流体力学模型,从理论上通过声波密度扰动驱动下的离子密度群聚现象,以及磁场脉冲驱动下的离子密度群聚现象的分析,得到磁声波的微观特征,即在地磁场的作用下,声波传播的粒子密度极大值前后会形成离子密度漂移电流,海水的盐离子将群聚到中性粒子密度极大值区,而当在海水中激励一个磁脉冲时,盐离子将产生磁场梯度漂移运动,使得盐离子向磁脉冲极大值区域群聚。在此基础上,探讨海水中无人潜航器激励磁声波的传播特征,提出通过高灵敏磁感应搜索线圈探测磁声波传播时产生的磁场扰动,从而实现一种有效的高灵敏非声探测潜航器的方法。     

基于GA-KFCM算法的高速公路交通运行状态评价研究

为提升高速公路交通运行状态评价的效果,提出GA-KFCM(genetic algorithm-kernel fuzzy C-means,基于遗传算法改进的核模糊C均值)聚类算法,并结合实例数据对不同方案的分类效果开展验证分析。首先,分析高速公路交通运行状态评价的范围及等级;然后,提出核函数改进的KFCM(kernel fuzzy C-means,核模糊C均值)聚类算法。在此基础上,采用遗传算法弥补初始化聚类中心随机的缺陷,考虑到在选取不同参数时判别模型的差异较大,结合实例数据对改进前后模型的交通运行状态开展聚类分析,并采用综合指标评估不同试验方案的优劣。试验结果表明：与FCM(fuzzy C-means,模糊C均值)聚类算法相比,GA-KFCM算法的聚类效果提升5倍左右;三维交通参数的交通运行状态判别可靠度最高。