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。     

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。     

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.     

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.     

基于 Midas 有限元下的大跨斜拉桥成桥索力优化

为了深化对大跨斜拉桥成桥索力优化问题的认识,根据斜拉桥合理成桥状态的确定原则,阐述各类方法的求解思路与优化过程。大跨斜拉桥成桥索力优化,仅靠一种方法完成索力优化是不够精确的。通过论述斜拉桥合理成桥状态的基本原则,介绍了常用的几种成桥索力优化方法。首先选择最小弯曲能法获得初始索力,并使用影响矩阵法进行二次优化,对成桥索力状态进行叙述。基于大型有限元软件Midas Civil建立斜拉桥模型,以合理成桥状态为控制目标,对背景桥梁成桥索力进行优化。     

基于自动深度学习盾构掘进姿态预测与控制

提出了基于自动深度学习（AutoDL）算法和多目标优化算法的结合可实现数据驱动的姿态偏差控制指导,用于盾构掘进姿态的预测与控制,以解决现有盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题,可用于自动精准地预测盾构掘进姿态随着工程进展的动态变化趋势,并针对盾构机施工状态执行多目标优化算法,快速自动搜寻最优策略,实时调整合适的盾构操作参数,减少对于现场操作人员经验和主观判断的依赖。以上海市天然气主干管网崇明岛-长兴岛-浦东新区五号沟LNG站管道工程隧道A线工程为例,展示该算法框架的优越性。研究结果有助于降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛,推动智能盾构发展。     

超大型矿砂船典型节点优化设计研究

以两条超大型矿砂船为例,采用节点细化有限元分析方法,对一系列高应力区域进行研究。以双层底局部短纵桁与内底/外底纵骨连接处、槽型横舱壁与纵舱壁相交处、边舱平面横舱壁水平桁趾部等位置为例,对应力集中节点的结构优化方案进行了比较计算,得到的结论对这些区域的节点设计具有一定指导意义。     

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。     

航天器实时落点计算误差修正方法

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误差,提出了采用测量方案实时选优、建立空气阻力修正模型和修正＂龙格-库塔＂算法本身引起的误差的落点估算误差修正方法,该方法对提高航天器实时落点估算的精度,确保成功地实施航天器安全控制和回收提供了更加准确的依据。