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。     

国内外中小型耙吸挖泥船动力配置综述

通过实船比较,展现了国外中小型耙吸船在动力配置方面的最新成果,指出了国产中小型耙吸船动力配置上的弊端,在分析原因的同时提出了改进意见。     

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。     

远程I/O系统在港口桥式起重机电气控制系统中的应用

桥式起重机在港口的生产运行中起着极其重要的作用,电气控制系统是桥式起重机的组成部分。为了满足桥式起重机控制性能的需要,在研究电气控制系统特点的基础上,选用远程I/O配置了相应的控制系统.     

一种新的炮兵装备维修资源优化配置模型

文章从炮兵装备维修系统的投入产出效率出发,针对文献[4]中资源配置模型的缺点,提出采用锥结构的资源配置双目标DEA模型,并证明了双目标DEA在提高效率方面优于单目标DEA模型的性质,建立了炮兵装备维修资源优化配置模型,最后,通过对一个算例的具体分析表明,利用文中引入的锥结构双目标DEA模型可以对装备维修资源进行统筹安排和合理配置。     

发布订阅系统软件框架的设计与实现

随着现代装备系统的发展,装备系统中的数据传输面临着适应平台异构、动态重配置、实时性能等方面的挑战。针对这些需求,提出了一个发布/订阅系统软件框架,并基于ACE/TAO给出了发布/订阅系统的实现。最后针对该系统设计了性能测试方法。     

波浪在导弹出水过程中影响效果数值分析

应用Ansys/Ls-dyna数值计算的方法研究波浪对导弹出水姿态的影响,获取了导弹在不同波浪等级条件下出水姿态变化规律。利用数值分析计算方法,得出了极限波浪等级条件下导弹出水姿态参数。     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

基于PERT的弹道导弹装填作业流程优化研究

通过对多枚弹道导弹装填网络作业流程进行分析,建立了三组数学模型。基于该模型将多枚导弹装填的问题转化为一种寻求最优方案的问题,并以三枚导弹装填网络作业流程的优化为例,阐述多枚导弹装填优化模型的过程,最后给出了多枚弹装填的时间公式。