三维脉动源格林函数的一种简化算法

在三维脉动源格林函数的数值计算中,由于格林函数中通常含有形式复杂的函数,如Bessel函数,会导致计算比较困难。本文从三维脉动源格林函数中所包含的三种Bessel函数积分形式入手,采用了可变误差多面体算法来拟和形式复杂的函数,提出了三维脉动源格林函数的一种简化算法。采用这一简化算法大大减少了计算量,并且精度可以满足工程需要。     

会遇态势相关的雷达标绘评估模型研究

雷达标绘评估是雷达两证模拟器实际操作评估的重要组成部分,目前评估仍采用主观性较强的人工评判,因此有必要实现雷达标绘自动评估。雷达标绘自动评估的关键是雷达标绘评估模型,为此提出了与会遇态势相关的雷达标绘评估模型。首先对雷达标绘中目标船和本船的会遇态势进行分类,根据评估要素重要程度和观测与标绘精度需要设置评估要素权重和允许误差范围,进而构造隶属度函数对受训人的雷达标绘操作进行自动评估。本评估模型已经应用于雷达模拟器上,取得了较好的效果。     

基于EF—AHP算法的两栖编队作战效能评估

文章从两柄编队的作战能力出发,建立了两栖编队作战效能评价指标体系,运用EF—AHP算法（效能函数层次分析法）对两栖编队作战效能进行评估,计算底层效能指标的效能值和模型的数值,得出评估结果。通过对模型各指标的分析,得出影响两栖编队作战效能的因素,对提高两栖编队作战能力,促进两栖编队合理科学建设具有参考价值。     

基于Copula函数的列车定位惯性单元剩余寿命预测方法

列车连续、高精度定位需要惯性测量单元(IMU)提供可靠的姿态校正补偿数据,IMU输出的数据质量会受外部环境干扰、内部结构磨损等影响而降低,因此有必要对IMU性能指标参数及剩余使用寿命(RUL)预测开展研究.根据IMU组成结构与性能评价准则,选取IMU中陀螺仪和加速度计的随机误差指标表征设备性能状态,在对IMU多关键部件...     

双离合自动变速器车辆起步品质模糊综合评价模型及其敏感度分析

针对双离合自动变速器(Dual Clutch Transmission,DCT)车辆起步品质主观评价结果难以精确量化,以及客观评价模型中评价结果稳定性衡量问题,提出了起步品质模糊综合评价模型及其敏感度分析方法.分析DCT车辆起步过程中离合器的结合过程,确立了起步品质评价指标;使用熵权法对指标进行赋权,研究正态分布和梯形...     

基于改进支持向量机的船舶电力系统稳定性容错控制研究

为了提高船舶电力系统控制稳定性,提出基于改进支持向量机的,船舶电力系统稳定性容错控制方法。在传统支持向量机的基础上添加SVM分类策函数,生成电磁波最优超平面,对电磁波进行微观划分,引入模糊控制思想,建立模糊控制PID控制器,将划分后的电磁波作为PID控制器输入值,利用控制器模糊传递函数,提取电力系统控制输出值,建立PSO-LSSVM电力系统无线传感路径,通过传输节点,将控制输出值传输到电力系统指令层,实现船舶电力系统稳定性容错控制。实验数据表明,该控制方法对电力系统正向电流控制稳定性提高了16%,反向电流控制稳定性提高了22%,具有鲜明优势性。     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.     

施工场景下基于YOLOv3的安全帽佩戴状态检测

针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法。将安全帽和工人头部视为一个整体,将检测目标分为2类,即佩戴安全帽的头部和未佩戴安全帽的头部,同时对2类目标进行检测,避免了冗余的计算步骤及累积误差的影响。同时,针对施工场景安全帽佩戴状态检测特点,对YOLOv3的网络结构、损失函数及先验框尺寸进行改进,提出YOLOv3-C模型。研究结果表明:改进后的YOLOv3-C模型的检测性能大幅提升,在本文建立的样本集中模型的mAP达到93.84%,对安全帽检测平均精度达到97.01%,对工人头部检测平均精度达到90.67%,同时YOLOv3-C对本文的检测场景表现出良好的鲁棒性。     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。