Hadamard三圆定理的一个推广

利用Legendre多项式的性质,对著名的Hadamard三圆定理作了另一途径的推广。     

船舶有航速时三维时域格林函数计算方法研究

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对船舶有航速时深水三维时域格林函数计算方法开展研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,自由面记忆项的求解采用美国密歇根大学Beck团队的方法。其次,分区域推导出三维时域自由面格林函数记忆项及其导数的编程所用的数学展开表达式。然后,采用间接法模型求解分布源强和速度势,并采用压力直接积分法求出时域辐射力。最后,针对Wigley I船型开展了辐射力计算,并与公开的试验及计算结果进行对比,验证本文方法的可靠性。     

关于图的主控制数

设γmaj（G）表示一个图G的主控制数,g（n,δ）=min｜γmaj（G）｜G为一个n阶图且δ（G）=δ｜对于所有整数n和δ（n〉δ≥1）,本文确定了g（n,δ）的值．此外,还给出了图的主控制数的另一个下界,这也推广了文[1]中的一个结果．     

基于可变机器约束作业车间调度方法研究

机器固定约束作业车间规定加工某道工序的机器仅有一台,不符合车间实际生产情况.针对其局限性,考虑某工序有多台机器可供选择的可变机器约束,建立综合机器使用成本和延期惩罚费用两方面因素的单目标优化模型,提出改进反转变异法、双交叉以及指数衰减法的遗传退火算法,求解可变机器约束作业车间调度问题(variable machine constraints job-shop scheduling problems, VMCJSSP).仿真发现,与传统遗传算法相比,该算法使生产成本节约45%,最小加工等待时间缩短37%;最后,基于该算法对VMCJSSP、机器固定约束问题进行调度仿真.结果表明,相对于机器固定约束,该算法模拟的生产成本降低58%、最小加工等待时间缩短11%,具有求解大计算量车间调度问题的高效性.     

基于余弦窗FFT算法的智能轮胎实时不平衡量振动信号处理系统研究

目前智能轮胎实时侦测技术的研发已成为汽车技术发展的主要方向之一,智能轮胎实时信号处理系统是实现智能轮胎实时侦测功能的关键。本文提出一种基于余弦窗FFT算法的智能轮胎实时不平衡量振动信号处理系统,通过传感器、信号放大器、滤波板、数据采集卡、计算系统等实现行驶车辆智能轮胎振动信号的采集、放大、调理、预处理和处理,其中,计算系统采用余弦窗FFT算法,结合电子地图路面信息系统,有效获取智能轮胎实时不平衡量振动信号的幅值与相位。该系统能有效处理异步采样信号,满足智能轮胎在线监测快速、准确的测量需求。     

基于ARIMA和SVM模型的沥青路面使用性能预测比较

通过构建时间序列ARIMA和支持向量机(SVM)模型对沥青路面的PCI值进行预测,并比较两种模型的预测结果,建立适宜的沥青路面使用性能预测模型。分别采用线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核函数构建SVM模型,根据十字交叉验证(Cross-Validation)方法确定核函数及其参数,对比不同核函数的PCI值预测误差精度。最后利用选取的多项式核函数SVM算法预测广东省普通国省道沥青路面使用性能。结果表明：采用多项式核、径向基核函数SVM算法的预测结果较ARIMA模型预测结果精度高。SVM算法中核函数对预测结果影响显著,4种核函数SVM预测模型中,基于多项式核函数模型预测精度最高,其预测沥青路面使用性能的平均绝对百分误差(MAPE)在1%以下,其次为径向基核函数,而Sigmoid核函数预测精度最低。采用线性核函数SVM算法预测结果与ARIMA模型预测结果接近,预测精度满足要求。     

基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划算法

针对当前基本蚁群算法应用于水下机器人全局路径规划时存在路径搜索速度慢、容易陷入局部最优等问题,对其进行优化,提出一种改进蚁群算法。首先,改进算法引入A*算法作为新的初始路径搜索策略提高初始解的质量,加快算法收敛速度;针对特殊环境下算法容易陷入局部最优的问题做出优化,引入狼群分配策略进行蚂蚁回退。此外,对距离启发函数做出改进,综合考虑当前节点和下一节点以及下一节点和目标节点之间的距离,提高了算法搜索效率;提出一种信息素动态自适应更新策略,加快了算法前期搜寻效率,同时又扩大了算法后期搜寻范围。最后,以三次B样条法为基础引入路径平滑操作,去除规划路径结果中的冗余节点,减少了水下机器人移动过程中的能耗。仿真结果表明,和基本蚁群算法相比,改进算法不仅能取得更短、能耗更低的最优路径,收敛速度也更快。     

船舶机械设备启动过程能耗监测系统设计

为降低能源消耗,设计船舶机械设备启动过程的能耗监测系统,提升能耗监测效果。采集层利用采集器,控制质量流量计与流向传感器等,采集船舶机械设备启动过程的能耗数据,以及设备运行数据与环境数据;网络层利用ZigBee模块与现场可编程门阵列控制器,预处理采集层采集的数据,剔除明显错误与不合理的数据,并传输预处理后的数据至数据存储层。数据存储层通过数据库服务器存储网络层传输的预处理后的数据,应用层中能耗监测模块通过调用数据存储层存储的数据,实时呈现能耗监测结果。能耗预测模块利用灰色径向基函数神经网络,依据数据存储层存储的数据,得到能耗预测结果。通过能耗超标预警模块对超标的能耗数据进行预警,提醒船员变更启动方式,达到节能降耗的目的。实验证明,该系统可有效采集与处理船舶机械设备启动过程的相关数据;该系统可有效监测机械设备启动过程能耗,并精准预测启动能耗。     

基于模糊数学和改进遗传算法的滨海地层盾构选型研究

由于地质环境的复杂性和对盾构法隧道适应性研究的缺乏,在复杂地层的沿海地区修建隧道比较困难,因盾构选型不当导致盾构掘进过程中停机、掘进困难等不适应现象时有发生。复杂地质条件下盾构在施工时往往面临着众多不确定因素的影响,难以进行有效和定量的评价。基于此,提出一种基于模糊综合评价模型和层次分析法(AHP)的盾构隧道适应性评价方法。在综合分析滨海复杂地层条件下盾构选型适应性影响因素的基础上,选取能够充分反映地质适应性差异、具有代表性和区分度高的5个评价指标,构建盾构选型适应性评价指标体系。并引入改进遗传算法(IGA)及AHP(IGA-AHP)确定评价指标的层次单排序权重和层次总排序权重,克服了AHP在一致性检验方面的缺陷。采用模糊数学构建各个评价指标的隶属函数,得到盾构选型的隶属度矩阵,并最终确定滨海复杂地层条件下盾构选型适应性模糊综合评价模型。以厦门市轨道交通4号线彭厝北站～蔡厝站区间为例,对所构建的盾构选型适应性模糊综合评价模型的合理性与准确性进行验证。评价结果符合实际情况,能为今后类似地层的盾构选型提供一定的借鉴和参考。