面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集，针对施工群组装备运行数据特征，开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究； 在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上，针对设备多维、连续数据生成的特点，开展基于流数据管理（stream-based date management， DSM）的技术方法探究； 通过构建多并发数据采集（forward-oriented optimal concurrency control， FOCC）系统，实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践，研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”，成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明，提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

ROV attitude control based on multi-motor cooperative propulsion北大核心CSCD

[目的]为了提高遥控水下航行器(ROV)在复杂水下环境中的姿态控制性能,开展多电机协同推进的ROV姿态控制研究。[方法]首先,针对多电机系统的结构和算法,分别提出一种基于PID速度补偿器的偏差耦合结构和一种新型非奇异终端滑模控制(SMC)算法,并设计一种新颖的基于多电机协同推进的ROV姿态控制方法;然后,建立ROV的运动学和动力学模型,开展推进器组推力建模分析、解耦简化ROV动力学模型研究;最后,设计一种ROV滑模姿态控制器。[结果]仿真结果表明,所提的结构和算法可提高多电机系统的抗干扰性、同步性和快速响应能力,进而提高ROV姿态控制系统的稳定性与鲁棒性。[结论]所提方法可为ROV姿态控制提供一种新的可用方案。     

模糊多属性航线评估决策方法研究

航线评估是航空公司进行航线决策的重要依据。为解决模糊多属性航线决策问题,在航线属性权重完全未知,但航线评估模糊语言信息已给出的情况下,本文将评估模糊语言和模糊偏好信息转换为梯形模糊数,利用梯形模糊数之间总偏差最小建立一个二次规划模型,从而确定航线决策中各属性的权重,通过对航线属性值和权重值进行加权平均运算,比较每条航线模糊综合评价的期望值大小,进行航线评估排序,最后通过一个实例验证了该方法的可行性和有效性。结果表明:该方法可用于航空公司解决权重未知的多属性航线评估决策问题,方法科学有效。     

芳香硫酸酯酶定点饱和突变方案的比较

目的比较随机引物与精确引物PCR扩增实施绿脓杆菌芳香硫酸酯酶(Pseudomonas aeruginosa arylsulfatase, PAAS)定点饱和突变的整体效率及成本,以建立高效实用的定点饱和突变方案。方法以大肠杆菌碱性磷酸酶(Escherichia coli alkaline phosphatase, ECAP)与PAAS融合表达质粒为模板,分别用针对PAAS目的位点的随机引物、精确引物等量混合物及单个精确引物,进行全质粒PCR扩增构建定点饱和突变体库;碱裂解细胞后高通量测定PAAS突变体与ECAP活性比值进行筛选,比较3种定点饱和突变建库方案需筛选的单克隆数量、所获突变体种类、整体耗时、整体成本及影响因素。结果用随机引物PCR对M72位定点饱和突变有明显密码子偏好性,筛选超600个单克隆仅获得10种预期突变体,但对G138位定点饱和突变未见明显的密码子偏好性且筛选不到150个单克隆获得18种预期突变体;精确引物等量混合物对M72位实施定点饱和突变,筛选不超过190个克隆成功获得19种预期突变体;单个精确引物对M72位逐个PCR实施定点饱和突变,仅各筛选2个单克隆就获得19种预期突变体。单个精确引物逐个PCR实施定点突变所获饱和突变体库完整,需筛选的单克隆数最少,总耗时和总成本最低;相比之下,用随机引物和精确引物等量混合物实施定点饱和突变时,所需筛选的单克隆数、整体耗时及成本均显著增加。结论解析序列-活性关系时,用单个精确引物逐个PCR实施定点饱和突变有显著整体成本和效率优势;仅筛选阳性突变体时,用精确引物等量混合物进行PCR建库在成本和效率上更有优势。     

多航态高速无人艇阻力试验研究

为了研究多航态高速无人艇在不同吃水航态下的阻力性能以及运动特性,在半潜到水面航态范围内变换6个吃水状态进行模型阻力试验,试验速度涵盖排水航行到滑行状态范围,对每个吃水工况下的航行姿态、阻力性能进行分析研究。结果表明,该多航态高速无人艇在一定吃水范围内都有着较好的阻力性能以及良好的运动姿态,在中低速(Fr?2.0)条件下,该模型在不同吃水下的运动姿态、阻力性能随航速的变化趋势一致,但在高速滑行(Fr? 3.0)条件下变化趋势有差异;剩余阻力占总阻力的比例Rr/Rt随着吃水的增加而不断增大,在相同吃水条件下Rr/Rt随着F r?的增加呈现出先增大后减小的规律。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

高铁站功能区布局优化模型研究

为使高铁站功能区的布局更加科学合理,论文以旅客在高铁站房内的平均走行时间最少和高铁站建造成本最低为目标,综合考虑功能区的面积、长宽比例、功能区禁止重叠、流线等约束条件,构建基于多目标混合规划的高铁站功能区布局优化模型,通过算例验证了模型的有效性。该方法得出的结论可以为高铁站功能区布局的规划设计提供参考。     

基于多目标算法的高速动车组车钩连接板加工参数优化

文章针对高速动车组车钩连接板的加工,以最小化加工时间和最大化刀具寿命为目标建立多目标优化数学模型,然后借助MATLAB遗传算法工具箱对车钩连接板加工参数进行求解。获得Pareto解集后,选取符合车间生产实际的加工参数编程验证,并与传统POCKET4加工时间与质量进行对比,以验证该方法的优越性。