基于碳排放考量的集装箱海陆多式联运模式选择

为使集装箱海陆多式联运模式选择能更符合节能减排的要求,分析碳排放影响因素并建立海陆多式联运碳排放计算模型和运输成本计算模型,在此基础上建立基于碳排放量、运输成本、运输时间的多目标决策模型,通过决策模型进行联运模式的比较选择。以哈尔滨市至泰安市的集装箱海陆多式联运为例,应用以上多目标决策模型得出"铁―海―铁联运"模式为最优方案。     

船舶避碰辅助决策中的AIS-ECDIS应用研究

海上交通事故不仅会造成人员伤亡和巨大的经济损失,还会对海洋环境造成污染和破坏,而在众多海上交通事故中,船舶碰撞占据较大的比例。随着控制技术和自动化的提高,防碰策略算法和先进的传感器设备逐渐应用到船舶防碰中。本文主要利用船舶自动识别技术AIS和船舶电子海图技术ECDIS,设计和优化船舶避碰辅助决策系统,并对其避碰流程进行介绍。     

路面管理系统在廊涿高速公路的应用

河北省廊涿高速公路全长58．4km．2008年7月22日开通．为了使运营期养护管理决策科学化、规范化、制度化、廊涿高速公路自2009年6月起开始全面应用《CPMS公路资产管理系统》,以便通过《CPMS公路资产管理系统》的应用．使廊涿高速公路的养护管理科学化。     

基于模糊相似度的群决策方案排序

为解决排序方案多属性特征、决策者对事物认识的局限性以及决策群体中各个体间的矛盾性导致的决策方案排序困难的问题,引入模糊相似度概念,以测度决策专家的偏好差异,用有序加权平均算子集结群体意见,通过与虚拟正、负理想方案比较,实现决策方案排序,并介绍了决策实施步骤.     

城际铁路与市域快轨的规划决策支持研究

基于城际铁路与市域快轨在决策体系和功能技术上的现状背景,分析深圳、香港两地的都市圈轨道交通建设实践案例,旨在提出统筹空间规划、轨道交通规划与工程设计的决策支持框架。从出行人性化、空间相契合、经济可持续三方面阐述正确处理城际铁路和市域快轨关系应考虑的三方面因素。进而提出涵盖车站、线路、土地利用、周边接驳、投融资等方面的规划决策分析框架。强调城际铁路和市域快轨的功能要落实在都市圈的空间规划上,通过全程旅行速度来控制速度目标值的实现,进而确定车辆选型、供电制式、站间距等设计要素。     

创新推动商业价值2007中国PLM高峰论坛嘉宾讲演选编

由Dassault Systemes主办的2007中国PLM高峰论坛于5月25日在上海浦东享誉盛名的金茂大厦君悦酒店举行。此次PLM高峰论坛集合国内在航空、汽车、船舶制造和电子电气工业中最具影响力的制造商,研究了如何帮助制造商实现从当前的"中国制造"到"中国创造"的转变,并提出相应的解决方案,嘉宾就PLM解决方案如何帮助企业谋求收入增长顶线和收益底线等做了精彩讲演。由于篇幅有限,在此选摘部分内容与大家共享。文中标题由编者整理编加。如有不当之处敬请海涵。     

基于OWA算子和语言OWA算子的舰船研制方案群决策

针对舰船研制方案存在的问题以及定量指标和定性指标的特点,提出一种基于OWA算子和语言OWA算子的综合多属性群决策方法,再结合效用函数来对其进行研究.将多位专家对研制方案的意见综合为专家组的一致意见,实现了舰船研制方案的评估.最后,通过实例说明该方法的有效性及合理性.     

基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究

内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模...     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.