基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法

针对常规算法所得检测结果的中心位置偏差较大,导致检测精度低下的问题,提出虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法研究。参考人眼的视觉习惯,将采集到的图像灰度化处理,利用均值滤波法抑制噪声,改善图像质量,利用虚拟现实技术,计算目标点三维坐标值,定位图像目标,提取特征确定检测区域,调整融合系数,增强抗干扰能力,实现舰船高速航行图像目标检测。设计对照实验,与常规算法对比分析,实验结果表明,所提出的算法检测结果中心位置偏差明显减小,其检测精度远优于常规算法。     

基于Multi-Agent的动态路径诱导系统

动态径路诱导是现代智能交通系统研究的一个重要领域。文章使用Multi-Agent技术思想,运用Java语言,结合动态路径诱导的实际需求开发动态路径诱导系统。基于各Agent间的实时交互信息,包括路段Agent提供的路况信息、路口Agent提供的交通信号信息、车辆Agent提供的车辆行驶及诱导需求信息,运用改造后的A*智能优化算法,实时计算诱导车辆当前位置下的最优路径。同时引入区域控制Agent与中心决策Agent对全局进行控制,避免局部最优及交通拥堵漂移现象的发生,从而达到整个路网的优化。完整地仿真了一个功能齐全的动态路径诱导系统,并且验证了该动态路径诱导模型的可行性及有效性。     

基于显式算法的船体梁极限强度非线性有限元分析

通常,在船体梁极限强度非线性有限元分析中一般采用隐式算法,但相比显式算法,其收敛性较差且计算效率不高。为此本文介绍显式算法与隐式算法的区别,并采用2种算法对Nishihara箱型梁的极限强度进行对比计算,两者结果吻合较好。基于显式算法,本文对Dow试验模型的极限强度进行非线性有限元分析,结果表明该算法具有良好的精度,可以用于船体梁极限强度分析,为船舶结构设计提供参考。     

AT2000PCS主机控制系统设计缺陷及改造

文章通过对变距桨主机控制系统MAN AT2000的分析,探究控制系统失效的原因,提出了应急处理方案,并给出若干改造建议。对提高多用途工作船的可靠性,避免事故隐患有着重要意义。     

家庭光伏发电系统动态经济调度研究

随着光伏发电技术的快速发展,我国安装光伏发电系统的用户逐年增长,研究家庭光伏系统动态经济优化调度问题具有重大意义。以用户收益最大化为目标函数,设置上网比例和买电比例作为决策变量,充分考虑家庭光伏发电系统的并网收益、购电支出、政府补贴、光伏阵列和蓄电池系统维护支出等因素,确定了发电系统的经济效益调度模型。在MATLAB仿真环境中,以某家庭光伏发电系统24 h内的运行调度为算例,选取目前市面上实行的几种购电电价机制,采用改进型粒子群优化算法对所建立的模型进行寻优求解。分别比较了基本不同电价机制和不同的负荷情况下所得到的最优收益,最终为调度者提供了最好的调度策略。     

遗传模拟退火算法舰船资源装配效率优化系统

为了解决舰船资源装配工作中,由于装配顺序不确定导致的资源装配效率低的问题,从硬件和软件2个方面,利用遗传模拟退火算法设计舰船资源装配效率优化系统。在硬件方面安装ESC500型号的控制器,并改装系统中的微处理器。在硬件设备支持的基础上,分别通过准备舰船装配资源信息、遗传模拟退火算法优化船舶装配序列和装配效率计算与优化3个步骤,实现对舰船资源装配效率的优化。经过系统测试实验分析得出结论,应用设计的装配效率优化系统后,舰船资源的装配效率得到了有效的提升,且可以实现多舰船装配效率的同步优化。     

城轨主动式牵引供电系统能量调度算法

为推动主动式供电中双向变流器的智能应用，针对其数学模型和调度控制策略展开了研究。利用满功率和恒电压模型分别模拟双向变流器的2种不同工况，并采用内外双层迭代算法进行潮流计算。当所有双向变流器处于恒电压模式时，提出以全网能耗最小为目标函数，求解牵引变电所输出电压的含等式和不等式约束的优化模型。当双向变流器中存在处于满功率模式时，提出抬升或降低相邻牵引所电压以分担功率的策略，从而降低双向变流器满功率持续时间。经实际地铁线路数据仿真，结果表明纯牵引能耗下降12.97%，满功率持续时间下降62.4%，提高了牵引系统能量利用率，减少了双向变流器出现限功的场景。