船舶多学科设计优化中的船型变换模块

为了实现船型优化,第一步需要按照设计变量的改变来生成船型,这样就需要一个变换程序将母型船变换成设计船.当船型优化发展到基于CFD以后,传统的通过主尺度和几个船型参数例如Cp,Cw等来控制船体型线的做法已经不能满足要求,需要对船型进行更加准确,细致的控制.为了解决这个问题,文中开发了一个新的船型变换程序,它直接读人横剖面面积曲线和设计水线,然后变换船体型线以满足这两根曲线的要求.该程序的变换步骤包括主尺度仿射变换,Cm变换,横剖面面积曲线变换和设计水线变换.程序中主要的变换方法为广义Lackenby变换,仿射变换等.该程序由于直接根据横剖面面积曲线和设计水线来控制型线,使船型变换模块的设计变量从10个左右扩展到了40个以上,增加了船型优化提升船体性能的可能性.该程序是船舶多学科设计优化的船型优化模块的前处理程序.     

应用广义拟余能原理研究流固耦合问题(英文)

水动力学与固体力学交叉的流固耦合理论是船舶与海洋工程结构响应分析与直接设计的重要工具.本文应用卷变积方法,按照广义力和广义位移之间的对应关系,将弹性动力学的基本方程卷乘上相应的虚量,然后积分,代数相加,并考虑到体积力和面积力均为伴生力,建立了非保守系统初值问题的两类变量的广义拟余能原理.应用广义拟余能原理研究流固耦合问题,分析了结构的动力响应,给出同时求解力类量和位移类量两类变量的计算方法.     

兰州市交通运输效率的评价分析

城市交通运输效率是衡量一个城市交通系统总体运行效率的综合指标,它受到很多与城市交通系统有关因素的影响。结合兰州市城市交通实际,构建了城市交通运输效率评价指标体系,并借助层次分析法及广义函数法对兰州市交通运输效率进行了综合评价,同时对评价结果进行了简要分析,提出提高兰州市交通运输效率的对策。     

广义梯度理论中交通文化梯度的解释结构模型研究

为了对交通文化进行深入研究,作者简要介绍了广义梯度理论的主要思想及其对梯度理论的发展,并以交通文化梯度的含义和内在关系为研究对象,在广义梯度理论的指导下,找出了26个交通文化梯度因素,确定了系统各要素之间的相互关系和层级递阶结构.采用系统工程的方法,利用结构方程对交通梯度进行系统和全面的分析与研究,最终得到一个基于广义梯度理论的交通文化梯度解释结构模型.得到的模型不仅可以清楚刻画交通文化梯度各要素之间的层级关系,而且为设计交通文化梯度评价指标打下了基础.     

应用广义最大覆盖模型进行公路养护应急中心布局选址研究

应用广义最大覆盖模型方法在江西省国省道公路网络中进行公路养护应急中心布局选址,将养护应急中心设置在县级及以上行政中心点上,在点的服务半径已知的条件下,求解如何设立数量最少的点便可覆盖所有区域.     

广义停车换乘枢纽在新城规划中的必要性探讨

通过对换乘枢纽的类型及特征的梳理及对比,重新审视广义停车换乘枢纽的定位及作用。从提高公共交通出行率、增加慢行交通可达性、降低交通拥挤、减少环境污染等方面,广义停车换乘枢纽在卫星城及中小新城市中更有规划建设的必要性和推广性。     

约束广义预测在机车车辆半主动悬挂控制中的应用研究

半主动悬挂控制是机车车辆提速并改善其横向平稳性的有效方法，但其控制对象复杂且难以建立模型。广义预测控制具有模型精度要求低、鲁棒性好等特点。设计基于约束广义预测的带模型误差修正的控制器，有效解决了控制器复杂性与模型精度矛盾，并能适用于控制器及输出量有约束的情况。仿真表明该控制器能有效提高机车车辆的运行平稳性。     

任意连续型随机变量序列关于广义赌博系统的一类强偏差定理

设{Xn,n≥0}是任意相依的连续型随机变量序列,{Yn,n≥1}为一列广义随机选择函数.{Bn,n≥0}是实直线上的Borel集,IBn为Bn的示性函数.文中采用构造n元乘积密度函数及非负上鞅的方法,研究{ YnIn(Xn),n≥1}的极限性质,得到相依连续型随机变量序列的一类强偏差定理,其偏差依赖于样本点.     

基于GRNN的GSM-R场强覆盖预测算法

在比较Hata模型修正方法和GRNN算法场强覆盖预测效果的基础上,仿真分析了训练集构成和平滑因子选择对GRNN算法预测效果的影响,给出了训练集构成和平滑因子选择的方法;提出了电波传播环境相似系数来表征GRNN模型在不同环境下的适用性。仿真结果表明,两种传播环境的相似系数越大,由一种环境下测试数据确定的GRNN在另一环境下的预测精度越高。     

基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.