一种新的伪并行遗传算法在车间调度中的应用研究

提出了一种改进的伪并行遗传算法(Improved Pseudo-Parallel Genetic A lgorithm,简称IPPGA),将改进遗传算法与SGA伪并行操作(采用并行思想,在同一台机器上完成操作),保证了种群多样性,防止局部早熟收敛;改进算法对部分遗传算子做了改进,采用迭代交叉,多父代产生多子代,让多个染色体中优秀基因段组合产生子代,大大加快收敛速度;设定一个最优个体保存序列库,防止最优解的丢失.采用实际算例进行仿真试验,数据表明改进的伪并行遗传算法(IPPGA)较标准遗传算法(SGA)快速、有效.     

光学相干断层血管造影成像应用于非增殖期糖尿病视网膜病变微血管的临床筛查

目的 探讨光学相干断层血管造影成像(OCTA)应用于非增殖期糖尿病视网膜病变(NPDR)患者视网膜微血管筛查中的临床效果。方法 选取在苏州大学附属第三医院确诊的30例NPDR患者(NPDR组)和30例健康志愿者(对照组)行OCTA检查,对其黄斑中心凹无血管区(FAZ)的面积、周长、圆度变化以及黄斑区视网膜浅层毛细血管层(SCP)和视盘盘周放射状毛细血管层(RPC)上侧、下侧、鼻侧、颞侧4个象限的血流密度进行量化分析。结果NPDR组患者黄斑区SCP和视盘RPC 4个象限的血流密度较对照组均显著下降(43.68±3.03vs.46.98±3.04、42.79±3.17vs.50.45±2.25、43.21±2.67vs.47.44±2.42、44.21±3.22vs.51.72±5.32、46.43±3.54vs.53.02±2.62、45.97±3.67vs.52.53±2.82、44.63±2.73vs.48.19±3.67、41.73±3.15vs.45.12±3.31),差异均有统计学意义(均P<0.01)。NPDR组患者FAZ面积和周长较正常对照组均明显增大[(0.50±0...     

海洋环境下耐候钢十字非传力焊接接头腐蚀疲劳性能试验研究

腐蚀疲劳严重危害在役钢桥服役安全。为研究海洋环境下耐候钢桁梁桥焊接节点的腐蚀疲劳性能,对23个Q420qFNH耐候钢十字非传力角焊缝焊接接头进行实验室干/湿交替中性盐雾加速腐蚀及腐蚀后疲劳试验,采用失重法得到试件的失重率和腐蚀速率,对接头腐蚀形貌及疲劳断裂失效的宏观断口形态进行分析,拟合得到经历不同腐蚀时长后试件的名义应力和热点应力S～N曲线。结果表明：耐候钢十字非传力角焊缝焊接接头疲劳裂纹均萌生于焊趾处并沿板厚扩展失效,疲劳寿命由焊缝控制,接头焊趾附近腐蚀坑的形成与生长加剧了焊接接头的疲劳裂纹萌生;焊接接头的疲劳性能劣化程度随腐蚀损伤效应的增加而增加,但疲劳强度折减量与腐蚀时间并未呈线性关系,锈层逐渐具有保护性;未腐蚀前名义应力和热点应力疲劳强度等级分别建议采用《公路钢结构桥梁设计规范》中的FAT80和Eurocode 3规范的FAT110进行评估,腐蚀后的疲劳强度折减量建议参照美国耐候钢桥指南规定C类细节选取。     

大规模并行非结构滑移网格守恒型隐式处理方法

滑移网格方法的难点是在不引入误差的情况下实现多区域网格之间的数值耦合,提高CFD求解器的并行可扩展性,以及改进交界面处并行通信关系。论文介绍了大规模并行非结构滑移网格守恒型隐式处理方法,并通过算例对滑移网格并行算法的鲁棒性和通量守恒性进行验证,它与串行计算结果具有良好的一致性。通过螺旋桨瞬态流场工程算例检验该滑移网格并行算法应用于船舶与海洋工程领域大规模工程问题的适用性、鲁棒性,以及并行性能。     

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。     

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。