推荐算法的船舶电子海图数据相似性检索方法

以提升船舶导航路线制定质量为目的,提出推荐算法的船舶电子海图数据相似性检索方法,提高电子海图数据相似性检索质量。通过加权核范数算法填充船舶电子海图数据稀疏评分矩阵,通过协同过滤推荐算法计算检索目标与电子海图数据间的评分相似性以及类别相似性;根据评分相似性与类别相似性,得到基于评分相似性与类别相似性的电子海图数据推荐预测评分,以动态加权方式得到电子海图数据相似性检索结果。实验证明：该方法可有效完成船舶电子海图数据相似性检索;不同电子海图数据评分矩阵稀疏度时,该方法电子海图数据相似性检索的归一化折损累积增益均较高,即检索精度较高。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。     

基于时变区间断面需求的高铁网络列车开行方案优化

列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定高铁运输服务质量和市场竞争力。为使高铁列车的开行方案与旅客的时变需求相吻合,在基于连续运输能力的高铁客流均衡分配获得区段时变断面需求的基础上,引入列车发车时间,提出基于区段列车生成和列车拼接组合的开行方案设计思路,解决大规模高铁网络列车开行方案的优化问题。首先,根据列车始发终到站需要配备动车段或存车线的特征,以配备相关设施的车站为界,将高铁网络分解为若干个互不重合的区段,并以区段为单位,提出吻合时变区间断面需求的区段开行方案生成方法和列车拼接组合策略。其次,针对网络化列车开行方案中需要满足的始发站发车能力约束、终到站终到能力约束、区间通过能力约束和列车总数约束,以高铁运营收入、高铁运营成本与旅客需求偏差的惩罚费用加权和为优化目标,构建基于时变区间断面需求的高速铁路列车开行方案优化模型,并通过4种列车调整策略和5种综合方案调整策略构造邻域解,设计模拟退火求解算法。最后,以京广高速铁路、沪汉蓉高速铁路以及郑西高速铁路为例验证模型和算法的有效性。结果表明,优化产生的列车开行方案与时变客流吻合程度高,同时也具有较高的运算效率和收敛性,适用于大规模高...     

德国基于惯性测量的轨道缺陷检测模拟研究

为准确快捷地检测轨道缺陷、保障铁路安全运营,德国斯图加特大学铁路和运输研究所创建车辆-轨道模型,模拟多种不同程度的轨道缺陷状态,并在模型车辆上搭载集成惯性测量系统以同时测量三轴加速度和陀螺仪角速度,然后利用连续小波变换和袋装决策树算法对测量结果进行分析,从而显著提高轨道缺陷检测的精度。文章将对该模型及相关研究进行介绍。     

碎冰区航行船舶螺旋桨载荷数值模拟研究

冰区航行船舶螺旋桨会与碎冰发生碰撞,产生的冰载荷对螺旋桨的危害较大。本文模拟冰锥与刚体碰撞试验以验证计算方法的可行性,基于ALE算法的流固耦合分析方法对不同冰层厚度、密集度以及螺旋桨进速的冰桨碰撞进行研究。研究发现,冰载荷与冰厚基本呈正相关性,冰厚大于0.75 m时,冰载荷成连续分布且最大值增长迅速。冰载荷平均值与冰区密集度呈递增关系,最大值与密集度不呈递增关系,当密集度大于7/10时,冰载荷影响剧烈。螺旋桨进速越大,冰载荷越大,进速大于1.5 m/s时,冰载荷增长迅速。通过冰桨数值模拟分析,为实际船舶螺旋桨在碎冰区航行提供参考。     

基于视频信息的港口滞留船舶检测研究

本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将港口视频的前景图像作为SSD算法的输入,SSD算法利用卷积层提取图像特征,生成默认框,利用固定匹配策略,匹配真实框与默认框,将匹配结果传送至预测网络,利用预测网络输出港口滞留船舶检测结果。实验结果表明,该方法有效检测港口视频信息中的滞留船舶,阴天、黑夜等复杂环境下仍然可以精准检测船舶目标。     

带时间窗的混和车辆路径问题的优化算法研究

文章针对带时间窗约束的混合车辆路径问题的特点,建立了带时间窗的混合车辆路径问题的数学模型,并设计了变邻域禁忌搜索算法对该问题进行求解。通过标准算例测试及与现有文献计算结果的比较,验证了该算法的有效性。     

一种适用于WSN数据实时加密传输的超轻量级流加密方案

对于电力无线传感器网络实时数据传输中缺乏数据机密性保护以及设备计算能力较弱、带宽受限等问题,提出了一个超轻量级流加密方案。该方案由密钥创建、加密和解密3部分组成,并进一步基于该方案设计了一套适用于电力无线传感器网络的数据加密传输协议,给出了关键实现和仿真。仿真结果表明相比其它算法,效率有极大提高,实现难度低,适用于电力无线传感器网络设备计算能力较弱的应用场景下数据安全传输。     

基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.