基于仿真的铁路旅客列车提速潜力分析

介绍了我国铁路近年来在提高旅客列车运行速度中的措施，提出了旅客列车运行过程中采用目标速度策略对其进行控制的思路及算法。通过对该策略的详细分析，从列车牵引计算的角度出发，利用作者开发的计算机仿真系统，对京广线旅客列车再提速的可行性进行了具体研究，得出当前条件下京广线部分区段内旅客列车存在一定的提速空间的结论。     

公路渡运推行目标管理的设想

目标管理是一种新兴的、科学的和有效的管理方法，本着重从我区公路渡运实行目标管理的程序和做法进行了论述，反映了公路渡运在实际工作中应用目标管理的一个实例。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

多目标0—1线性规划灵敏度分析问题的探讨

研究了用线性加权法求解多目标０－１线性规划问题的灵敏度分析方法，给出了权系数最大变化率的计算途径，同时，讨论了有有限个已知选择方案的多指标决策问题的灵敏度分析问题。     

公路工程水土保持措施

针对公路建设过程中产生大量弃土、弃渣，破坏了公路沿线一定范围的水土保持设施，导致水土流失，严重影响了附近的农田、水库、河流的情况，根据我国法律、法规，公路建设项目必须进行水土保持设计，通过对广惠高速公路水土保持设施工程造价的分析和采取的防护措施，从而遏制水土流失、改善生态环境，达到公路边坡稳定，取土场开挖的坡面不裸露并覆土利用和降低工程造价等效果。     

一类混合判断矩阵排序的优化模型及其应用

研究混合判断矩阵的排序问题,提出了一种新的混合判断矩阵排序法.定义一类新型混合判断矩阵,利用C-OWA算子、C-OWG算子及三角模糊数期望值公式分别将区间数互补、区间数互反和三角互补互(或互反)判断元素一致化为数值型互补与互反判断元素.基于一致性互补与互反判断矩阵的定义,建立一个优化模型,通过求解该模型获得方案的排序向量.提出一种新的混合判断矩阵序法,该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.通过实例说明方法的可行性和实用性.     

基于IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合

针对IHS变换法(彩色空间变换法)对多光谱图像和高分辨图像进行融合会丢失较多的光谱信息,称之为光谱扭曲,文中研究并实践了一种新方法,该方法利用直方图匹配的方法来解决光谱特征扭曲的问题,经过直方图匹配处理后的高分辨图像和多光谱图像的光谱强度分量具有较强的相关性,经IHS反变换后可以得到具有较好空间分辨率和光谱信息的融合图像．文中以TM图像和SAR图像融合为例进行分析,其结果表明,该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法．     

螺旋桨低频宽带噪声影响参数研究与流—声多目标优化设计

文章以谱方法为理论基础,以条带法为数值求解方法,针对Sears力响应函数引入厚度修正,建立了螺旋桨低频宽带噪声理论预报方法.通过对比10叶模型螺旋桨水筒试验数据,验证了厚度修正的效果,厚度修正后总声级误差由2 dB减少至1.1 dB.文中利用厚度修正后的预报方法,从三个层次六个方面对影响螺旋桨低频宽带噪声的参数进行研究,并实现了流-声多目标优化设计:(1)单个螺旋桨影响参数灵敏度分析:①外半径型值对总声级影响较大,而内半径几乎没有影响.②利用Sobol灵敏度分析法对两个不同叶数螺旋桨的流场参数和螺旋桨参数进行研究发现:不同桨叶下各参数影响因子几乎一致,来流速度对于螺旋桨低频宽带总声级有最大贡献,约为30％的正效应,其次是湍流度约为22％的正效应,而湍流积分长度仅占7％的负效应.(2)单个螺旋桨流—声多目标优化设计研究:以NSGA-Ⅱ为优化算法,结合非定常面元法和低频宽带噪声预报方法,实现流-声多目标优化设计.(3)多个螺旋桨相对关系稳健性分析:对不同螺旋桨低频宽带噪声相对关系稳健性进行研究,分析湍流积分长度和湍流度变化的影响.该文的研究成果为下一步将低频宽带噪声纳入螺旋桨设计考核指标奠定了理论基础.     

载人潜器非耐压结构多目标优化设计

基于近似模型技术和多目标优化理论开展框架结构优化设计。针对传统优化方法不能实现自动计算和连续优化的问题,采用APDL参数化语言实现了框架结构的参数化建模,并将Ansys与ISIGHT集成搭建了框架结构的优化设计流程。基于试验设计,根据灵敏度分析完成了框架结构设计变量的筛选,通过近似模型的精度分析构建了框架结构响应面近似模型。采用响应面近似模型进行数值计算,使用智能优化算法完成框架结构单目标和多目标优化设计,并将结果与有限元计算值对比,验证基于近似模型优化的准确性。     

结合小波变换和K均值聚类的SAR舰船目标分割

对SAR舰船目标分割方法进行研究,给出一种基于小波变换与K均值聚类相结合的舰船目标分割方法。在该方法中,首先利用双密度双树复小波变换优秀的图像去噪能力,对SAR图像进行降噪处理,以减少相干噪声对分割结果的影响;然后通过改进的K均值聚类方法进行舰船分割。实验结果表明本文方法能有对SAT舰船目标进行有效区分。