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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

地铁交流供电系统无功平衡策略研究——以广州地铁18号线为例

为实现地铁交流供电系统无功平衡,以广州地铁18号线为例根据线路拓扑结构,分析造成无功过剩的原因,计算该线路供电系统的无功水平,考虑线路中无功补偿装置的补偿容量和补偿方式等因素,提出基于枚举法和粒子群算法的供电系统无功补偿方法,给出无功补偿策略。结合地铁18号线的线路数据进行仿真,结果表明,通过以上方法提出的无功补偿策略可使供电系统无功得到较好的平衡。     

带约束的动态Delaunay三角剖分算法研究

根据传统的三角网格生长算法和数据点渐次插入算法,改进了带约束的动态Delaunay三角剖分算法,进一步得到了优化三角网格的动态三角剖分算法,改进了以往三角剖分算法必须知道所有顶点后才能进行剖分的缺点,并引入合理的约束边插入算法,使得最终三角网格达到最优.     

信号系统与屏蔽门的接口问题及优化方案

介绍深圳地铁一期项目中信号系统与屏蔽门之间接口的基本工作原理;分析该接口电路主要存在的问题,原因是原来的接口电路中屏蔽门一侧的回路接触电阻较大且不稳定,从而使得由屏蔽门系统发给信号系统的屏蔽门关闭锁紧信号不够稳定;提出切合实际并稳定有效的屏蔽门关闭锁紧回路接口的优化方案.     

通启高速公路路面结构优化探索

在介绍江苏省已建高速公路沥青路面结构形式的基础上,分析了目前沥青路面存在的问题．以此为基础,从面层混合料类型、面层结构厚度、基层组成优化及科技创新等方面．对通启高速公路沥青路面结构进行了优化和完善。     

城市轨道列车惰行优化研究

提出了一种基于改进目标速度的惰行节能控制策略。该策略使列车在满足运行时分的前提下以较低的能耗运行。同时在研究和比较了传统的列车惰行控制策略之后,优化了列车在惰行过程中运行工况频繁变换的问题,使列车运行更加合理和满足实际的操纵。最后利用VC++软件实现了该优化控制策略仿真模块的开发,线路模拟结果验证了该控制策略的正确性和可行性。     

深度学习在激光熔覆领域的发展与应用

介绍激光熔覆的基本原理、应用领域和深度学习模型的发展状况,阐述深度学习在激光熔覆领域的应用。深度学习利用神经网络模型监控激光熔覆过程,在熔覆工艺参数优化和熔覆过程质量控制等方面具有较好优势,可有效提升激光熔覆过程的精度和稳定性。     

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根据我国建国以来铁路列车运行计划编制的特点,将编制方法分为4个阶段,分析归纳了4个阶段编辑方法的基本特征、主要成果、与发达国家的差异及存在问题。接着,论文根据列车运行计划编制涉及的主要方法与技术,从列车运行图、人员与设备周转计划、车站作业计划、方案计算验证4个方面分析了列车运行计划编制的主要方法和技术关键。通过对列车运行计划集成编制的研究,提出了新一代列车运行综合计划编制的系统框架、需要突破的关键科学问题以及技术实现的要点。最后,结合作者在该领域已经取得的研究进展,阐述了新一代列车运行综合计划系统编制的功能及其应用案例。     

基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计

在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架。针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。