基于多目标遗传算法的低温共烧陶瓷电路板典型结构优化

在热环境中,低温共烧陶瓷电路板会出现相当大的热应力和形变,造成它的表面出现裂纹,严重影响其使用功能.为此,提出了基于多目标遗传算法的典型电路板结构优化研究.在热环境中,热分析低温共烧陶瓷电路板典型结构,并在热分析的基础上,分析优化典型结构中易形变的部位,达到减小其热应力的目的,以提高在热环境中电路板的力学特性,改善其力...     

背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

基于道路速度-排队长度的VISSIM参数标定 建模与算法

VISSIM作为一种微观交通软件,被广泛的应用于城市交通仿真中。在实际应用中,VISSIM参数标定是基础工作。虽然存在很多标定方法,但是标定方法都以单目标或者单一指标为主,本文提出基于道路速度-排队长度的标定模型,通过MATLAB调用VISSIM的COM接口进行二次开发,设计惩罚函数,并利用遗传算法进行模型求解。将本文方法应用于成都德胜路三个交叉口的VISSIM仿真参数标定中,仿真表明本文参数标定模型和算法既降低了整体误差,也防止了个别交叉口或道路与实际测量差别较大的情况。     

一种基于孪生网络的高鲁棒性实时单目标船舶跟踪方法

视觉目标跟踪在各种海事应用中发挥着重要作用。然而,现有的跟踪方法大多属于生成模型,只关注对象的特征,忽略背景信息。因此,对目标的视觉显著性有更高的要求。本文将深度学习方法应用于船舶跟踪,提出使用孪生网络和区域推荐网络的海上船舶跟踪方法。为进一步提高跟踪性能,参照AlexNet网络对孪生网络的CNN模块进行修改,并提出一种基于历史轨迹的自适应搜索区域提取方法,以适应不同的运动场景。利用数据集对所提出的跟踪器进行评估。结果表明,在使用Intel Xeon CPU E5-2620,GTX TITAN的PC机上可以达到58%的平均精度和124.21 FPS。     

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.