快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

最小偏差三维直线插补方法的研究

优化最小偏差三维直线插补算法,做出了插补流程图,并在最小偏差法二维直线插补精度不大于半个脉冲当量的基础上,采用解析法证明了最小偏差法三维直线插补精度.为三维直线插补算法的广泛应用提供了依据.     

“龙格-库塔”算法在航天器实时落点计算中的应用

在介绍航天器实时落点估算的作用和实现原理的基础上,分析了采用“龙格库塔”算法进行航天器实时落点估算的优势,提出了四阶“龙格一库塔”法实时计算航天器落点模型。该方法在保证航天飞行试验强实时性的前提下有效提高了航天器实时落点估算的精度,对确保成功地实施航天器安全控制和回收提供了科学的依据。     

基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法

水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

遗传算法在船舶电缆布局优化设计中的应用研究

船舶电缆布局优化是实现船舶布线自动化的一项技术难题,这一问题的解决可节省大量电缆布局设计的时间和费用。建立优化模型,并对传统遗传算法中初始种群的产生方法、选择算子及变异算子进行改进,增加检测操作,从而构造求解该模型的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法是一种具有全局寻优能力的布局优化方法,具有高效性、实用性,并可扩展于解决船舶设计中的其它优化问题。     

基于遗传算法的企业间协同制造战略伙伴选择的方法

协同制造是一种能够实现快速响应市场的生产模式,该生产模式已经成为21世纪制造业发展的必然趋势．为了实现当前制造环境下制造资源共享与优化配置,描述了企业间协同制造的基本概念,提出了协同制造任务的分配和资源发现,分析了协同制造的策略与运行模式及战略伙伴的选择,比较了几种算法的优缺点,给出了应用实例,用遗传算法对事例进行了论证并对事例进行了优化,得出了可行性的结论．     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

Workspace analysis to generate a collision-free torch path for a ship welding robot

We propose a method to determine the optimal initial location and to generate torch paths for a ship welding robot with 6 degrees of freedom (DOF). The optimal initial location is determined using an objective function, which is set up by combining constraints on the torch posture, manipulability, and the range of each joint angle to avoid collisions. A genetic algorithm (GA) is used to optimize the objective function because it does not require additional derivatives. After the initial location is determined, torch paths are generated by interpolating the starting point, endpoints and torch postures using inverse kinematics. Our method can be applied to automate the welding job for each block during ship building, irrespective of the shape of the robots, by changing the objective function.     

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合,人工整定困难的问题,提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明,经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高,系统无超调,上升快,工作稳定,具有较强的鲁棒性。