基于对比度最优的SAS图像自聚焦

合成孔径声纳（synthetic aperture sonar：SAS）成像中,主要通过自聚焦校正剩余相位误差。对比度最优自聚焦算法（contrast optimization autofocusing algorithm：COAA）是典型的参数化自聚焦方法,一般用于估计二次相位误差。SAS图像中的二次相位误差主要由前向速度偏差和视线方向加速度引起,本文将COAA用于校正SAS图像中由于速度偏差引入的二次相位误差。仿真和实测数据处理结果表明,对比度最优自聚焦算法可以有效补偿图像中的由于速度偏差引起的相位误差。     

利用人工势场法实现无人艇二维路径规划

无人艇作为海洋勘探及开发的重要工具,路径规划的效率及安全性是保障无人艇执行任务的关键。在路径规划中,如何实时避开移动及静态障碍物是路径规划重点关注的问题。无人艇路径规划由于计算能力的限制,势场变换采用二元函数,且在实际规划中函数系统为常量,算法复杂度较低,但最终结果往往会陷入局部最优解。本文改进传统的人工势场路径规划算法,引入指数级势场变化函数,降低势场的变换幅度,提高路径规划的准确性。     

港口卸载和存储集装箱物流调度研究

港口集装箱的调度是提高港口工作效率的关键问题之一。本文研究基于历史全局最优和局部最优的粒子群优化算法,利用此算法优化港口集装箱卸载和存储问题。最后通过装载50箱集装箱的实例,对本文的算法进行验证。集装箱装卸过程非常复杂,在后续研究中,应充分考虑装有特殊物品以及装卸过程中的翻箱等问题。     

海水冷却智能管网离心泵最优调速特性

变速泵能适应船舶海水冷却智能管网变工况运行时管网水力特性和流量需求变化。本文以各海水冷却用户供水冗余量最优及泵站能耗最低为目标,建立离心泵最优调速数学模型,并以最小二乘准则为参数判断依据,利用离心泵流量-扬程试验数据,提出离心泵多变量最优调速模型参数辨识方法。运用AMESim软件,分别以定转速模式、双转速模式和最优调速模式,对某船舶海水冷却管网变工况运行进行仿真研究。研究结果表明,相比定转速模式、双转速模式及最优调速模式不但可以使变工况运行条件下各用户供水冗余量大大减小,而且使得离心泵功耗大大降低。     

停车收费合理定价--基于需求的旧金山停车定价模式评价

除少数能够找到便宜停车位的幸运驾驶人外,价格过低和过度拥挤的路内停车位给每个人都制造了难题;其他所有为寻找可用停车位而巡游的驾驶人因此浪费了时间和燃料,导致交通拥堵并且污染空气。价格过高和占用率过低的路内停车位同样存在问题,当路内停车位闲置时,商家失去潜在的顾客,员工失去工作,而城市失去税收。为了解决这些问题,旧金山启动了SFpark项目,通过价格调整实现每个街区有1~2个可用停车位的目标。为了衡量价格如何影响路内停车位占用率,根据项目第一年内超过5000次价格和占用率变动数据计算价格需求弹性。价格需求弹性的平均值为-0.4,但是随时间、地点及其他因素大幅变化。在第一年内平均停车价格下降1%,因此,SFpark调整了停车价格但总体上并未涨价。首次使用测量出的占用率估计路内停车的需求弹性,同时也首次评价随时间和地点而变化的定价模式以用于路内停车管理。指出旧金山可以通过增加驾驶人对变动停车价格的意识,减少残疾标志的滥用以及引入季节性价格调整来改进该项目。其他城市可吸纳绩效停车定价作为拥挤收费的一种形式。     

基于改进鱼群算法在管道最优抢修路径的研究

当油气管道发生安全事故时,为保证在最短的时间内达到事故现场,需选择最优的抢维修路径。文中提出了一种新型的最优路径计算方法——鱼群算法,并针对其在搜索空间、收敛性以及寻求最优解等方面存在的不足,提出了改进鱼群算法。结合实际工程案例,对鱼群算法和改进鱼群算法在相同循环次数下寻求最短路径做了对比,结果显示改进的鱼群算法成功率高、收敛快,具有一定的应用价值。     

随机型存储模型应用研究

研究不确定性因素下随机库存模型中的多时期存储控制系统,着重分析连续盘存的存储控制系统在不同情况下确定的安全库存量的最优采购策略,通过建立模型得出最优解,最后通过算例表明这种方法的优越性。     

考虑传感器误差的故障检测

讨论了考虑传感器误差时的故障检测方法。首先用神经网络对最优奇偶向量方法产生的残差进行补偿，消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对残差的影响；然后用解析方法和神经网络方法对补偿后的残差进行故障检测和隔离（FDI），从而提高故障检测和隔离的准确性。     

考虑环境因素的广义用户平衡和广义系统最优配流模型

首先介绍了城市交通网络分析中公平目标和广义费用函数的概念,建立了考虑环境因素的广义用户平衡和广义系统最优配流模型,并用著名的FRANK-WOLFE算法对所给模型进行了求解。最后给出了一个简单算例,并根据配流结果得出了和实际相符的结论。     

基于最优蠕滑辨识的高速列车黏着控制研究

针对高速列车黏着控制提出一种最优蠕滑辨识方法,通过仿真分析验证该方法的有效性。通过捕捉瞬态控制和稳态控制切换时的蠕滑率作为控制基准值,以模糊控制方式对控制基准值进行调节,实时辨识轨面最优蠕滑率。该方法以最优蠕滑率为控制目标达到获取最优黏着控制效果,实现了最大黏着系数利用、提升牵引力发挥稳定性的目的,为黏着控制在高速列车领域的应用提供了指导。