基于Paxos算法的ATS数据分布式存储模型

在对ATS系统关键性数据存储问题进行分析的基础上,以数据的可靠性和完备性为目标,提出了一种基于Paxos算法的ATS数据分布式存储模型,并对模型的运行机制进行了论述。该模型已在ATS仿真系统中得到了应用,并取得了良好的效果。     

收费道路均衡配流的双层规划模型分析

考虑弹性用户需求下,当两点之间的收费额增加时,阻抗会随之增加,交通需求量会相应减少,引入新的交通阻抗函数。根据弹性交通需求下交通均衡配流,考虑一个双层规划模型来考虑道路经营者收费道路费率制定,同时在这个基础上给出了基于遗传一模拟退火的混合优化算法（GASA）求解算法,最后通过一个数值算例加以简单的论证,得到比较合理的费率。     

废除航行过失免责的成本收益分析

海商法中,承运人对因其雇员的航行过失而导致的货物灭失或损害可以免责.此一规定对货主是不公平的,所以理论和实践上存在是否应该废除航行过失免责的争论,但目前为止尚无定论.文章运用法律经济分析这一新的法学研究方法分析了废除航海过失免责的成本和收益,从而也为我们全面和深入地认识是否废除航海过失免责问题提供了一个新的视角.     

车辆道路跟踪鲁棒控制的研究

针对车辆自主道路跟踪中存在的多种不确定扰动的影响,采用μ鲁棒控制方法,根据车辆运行品质的实际要求,构造了一种车辆道路跟踪的控制框架,设计了鲁棒控制器。频域分析和时域仿真表明：设计的μ控制系统不仅具有良好的标称性能和鲁棒稳定性,并且取得了满意的鲁棒性能,满足车辆自主道路跟踪的要求。     

基于NExT/ERA方法环境激励下的船体结构模型总体模态参数识别

运行模态识别是一种仅仅根据环境激励下的结构振动响应来提取结构模态参数的方法,此方法一般基于环境激励为白噪声的假设。文章讨论了NExT/ERA方法在船体结构总体模态识别中的可行性,并采用了自然激励技术与特征系统实现算法相结合的方法,识别了船体模型的总体模态参数。文中还讨论了NExT/ERA方法的基本理论及计算流程,并引入了奇异值分解图和稳定图相结合的方法更好地确定系统的阶次;最后,用NExT/ERA算法有效地识别了简支梁模型和船体模型的模态参数。     

基于蚁群算法的AUV动目标避碰规划的方法研究

提出了基于蚁群算法(ACA)实现AUV对运动目标避碰规划的方法.该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使AUV能够较好地实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性.     

近海石油平台支援船主机油耗优化模型的建立

针对近海石油平台支援船进行研究,建立了近海石油平台支援船关于风、浪、潮汐的船舶数学运动模型并计算了目标船裸船体阻力和附体阻力;根据主机功率的传递过程以及船舶有效功率的估算方法,建立船舶主机油耗优化模型;之后运用基于遗传算法的多目标优化方法对主机油耗优化模型进行计算与验证,结果表明优化后的主机油耗模型具有良好的节能效果。     

果蝇算法在基于LSSVM智能水下机器人操纵运动模型辨识中的应用

基于水下机器人的Z型仿真试验,应用支持向量机对水下机器人的操纵运动模型进行辨识,从核函数结构中得到水动力系数,并建立水下机器人的预报模型,引入果蝇算法对惩罚因子C进行寻优,以减少基于经验而选择的参数对辨识精度产生的影响。通过预报与仿真比较,验证了该方法的有效性。     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划研究

针对现有的离散生物启发神经网络(Glasius bioinspired neural networks, GBNN)算法在未知环境下,存在的路径规划时间长、易陷入局部最优等问题,提出一种结合A*与GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中,算法将各栅格的活性值作为A*的代价函数进行运算并使用跳点搜索规则优化,实现未知环境下的实时路径规划。仿真实验结果表明,该算法有效改善了自主水下航行器在未知环境下的寻路效率,可以满足自主水下航行器实时路径规划需求。