CTCS-3级列控系统车载设备测试序列优化生成方法

根据车载设备功能测试的需求,研究基于中国邮路算法优化生成CTC3-3级列控系统车载设备测试序列的方法.在分析测试序列构造方法的基础上,将测试序列的优化生成问题转换为求解1个具有多重弧的有向图的中国邮路问题.针对测试序列的特点,利用Edmonds-Johnson算法和LINGO建模工具对中国邮路问题进行求解,即通过构造容...     

基于Maklink 图和遗传算法的改航 路径规划方法研究

为了保障恶劣天气下的飞行安全,航班需要采取改航策略避开危险区.采用已 有的以改航路径最短为目标,以航段最小距离、避开危险区、转弯角度等为约束条件的规 划模型,设计了3 阶段方法研究改航路径规划.首先应用Maklink 图和Dijkstra 算法规划一 条能够避开危险区的路径,接着应用遗传算法优化路径,最后进行路径调整以满足约束 条件.算例仿真结果显示,应用本文方法得到的改航路径长度较短,转弯次数少、转弯角度 小,计算效率高.仿真结果说明,应用本文提出的方法获得的改航路径满足目标和约束要 求,验证了该方法的可行性和有效性.     

联图Fs ∨ Km,n的邻点可区别全色数

设G是简单图,k是正整数,f是V(G)∪E(G)到{1,2,…,k}的映射.对任意u∈V(G),记C(u)={f(u)}U{f(uv)|uv∈E(G),v∈V(G)}.如果f为G的正常全染色,且对任意uv∈E(G),有C(u)≠C(v).那么称f为G的k-邻点可区别全染色(简记为k-AVDTC).称xat(G)=min{k|图G存在k-AVDTC}为G的邻点可区别全色数.给出了联图Fs ∨ Km,n的邻点可区别全色数.     

机床液压系统动态特性的数字仿真与试验研究

以机床液压系统在工作过程中负载突然消失这一动态过程为例，采用功率键合图法建立了其数学模型，并在计算机上进行了动态过程数字仿真，试验结果表明，功率键合图是一种与状态空间分析法密切协调，非常适合于液压系统动态特性数字仿真的有效建模工具。     

摩托车橡胶制品"喷霜"现象树图分析及质量改进

“喷霜”是指胶料中的液体或固体配合剂由内部向外部迁移到表面的现象,有喷粉、喷油和喷蜡3种形式,它不仅影响摩托车部品的外观质量,还会影响胶料的工艺性能和硫化胶的物理性能,降低胶料的自粘性,给成型带来困难。     

对n维Lotka-Volterra型捕食系统的分析

本文对一个n维Lotka-Volterra型捕食系统(1)用几何、代数及分析的方法给出了一般讨论,得到了系统(1)的一些性质和全局渐近稳定的一些充分条件。最后,作为例子,把这些结果用于n=4的情形,并作了适当的生态学解释。     

基于机器学习的交通流预测方法综述

通过文献梳理、专家访谈和试验场景构建等方法,分析了道路指定断面和区域路网宏观交通流预测的国内外研究现状和发展趋势,归纳了局部断面交通流预测方法,包括传统机器学习、递归神经网络和混合模型,分析了卷积神经网络、图神经网络和融合多因素网络的特点,阐述了方法的原理、优势、局限性和应用场景,总结了现有场景交通数据集类别,从采样周期与采集方式角度归纳了国内外主流交通数据集。分析结果表明：递归神经网络可以有效获取交通数据的历史规律,但存在梯度爆炸、计算复杂度高、长时预测准确度不佳等问题;图神经网络针对路网拓扑连接关系引入了图结构,在考虑路网和交通流数据的时空相关性上具有明显优势;融合多因素网络充分考虑天气、道路、事故等内外部因素的影响,有效提升了交通流预测的实时性和鲁棒性;由于交通数据采集困难、外部因素影响难以量化、机器学习方法可解释性差等原因,交通流预测方法的改进受到了限制;未来应从交通信息有效挖掘和图卷积方法完善两方面入手,拓宽图结构在交通领域的应用和考虑非常态交通场景,进一步揭示交通数据的内在规律,开发更准确、高效的交通流预测方法,推动交通流预测在工业界的落地应用。     

一类4-正则图的最小折数纵横扩张

提出了一类新的4-正则图,并讨论了其最小折数纵横扩张,设计出求最小纵横扩张的线性时间算法,给出了最小折数与阶数之间的关系.     

8p阶5度对称图

如果一个图的自同构群作用在它的弧集上是传递的,那么称这个图为对称图.文中给出了8p阶5度对称图的完全分类.