基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

列车牵引节能技术研究

城市轨道交通因其单位运行能耗低、运营效率高、车体容量大、乘坐安全系数高、行车密度大、快速准时等优势在国内公共交通领域得到快速发展.经过测算对比,在同等运力条件下,城市轨道交通人公里能耗相当于公共汽车的1/3、小汽车的1/9,因此城市轨道交通是当前最为节能的绿色交通工具.但随着运营里程的快速增长、建设规模的不断扩大,其总...     

无人救生船的结构设计与航迹优化研究

为了改善无人救生船在夜间航行的安全性问题,缩短救援所需的时间,需要提高无人船在夜间航行的适应力并对其航迹进行优化.本文提出一种考虑多种结构相互配合的新型结构无人船,同时将改进粒子群优化算法运用于航迹优化,对算法的重要参数以及易陷于局部最优的不足进行改进.仿真结果表明,与传统无人救生船搜救模型相比,本文提出的新型无人救生船结构与航迹优化方法能切实保障夜间救援的安全并减少航行时间.     

面向车身数字化工艺开发的多机器人避障算法

在汽车行业制造流程快速向“数字化”与“智能化”转型的背景下,制造工艺自动开发技术获得学术与产业界的广泛重视。针对车身制造过程多机器人工位中自动化工艺路径规划问题,提出基于智能化算法的多机器人系统避障与协调规划算法。针对现有机械臂在复杂多障碍物环境中局部路径规划时间长的问题,提出改进的APF-RRT*的机器人避障方法,缩短算法的迭代次数以及路径的总长度,实现局部路径的优化,提高局部避障算法的搜索效率。     

动车组WTDS轴温数据的深度挖掘及应用

为进一步对系统动车组车载信息无线传输系统(WTDS)中已有的数据进行深度剖析,总结规律、开发应用,针对WTDS的轴温数据,设定更全面的阈值线,采用标准曲线比样法以及多元非线性回归等数学算法,建立了轴温数据分析预测模型.基于CRH5A型动车组的实际轴温数据,采用上述预测模型预测其未来轴温并进行故障判别,结果表明:该分析预...     

基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定

仿真模型参数标定是微观交通仿真技术科学应用的前提,以单个集计点作为校核目标制约了参数标定结果的可移植性.将校核对象拓展为多点组成的曲线,提出以行程时间累积分布曲线作为校核对象的模型参数标定思路,并结合动态时间规整算法(DTW算法)重新设计校核目标函数,提出基于Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)、信息...     

蚁群算法优化的神经网络技术在跑道起飞容量预测中的应用

为了对机场起飞容量及飞机全部出动时间进行预测,构建了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型。分析了机场跑道容量的含义及其影响因素,利用飞参提取软件将影响因素的具体数值进行提取;依据BP神经网络的特点将其引入到机场跑道起飞容量预测中,为了弥补BP神经网络的缺点,利用ACO对网络进行优化,最终建立了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型,并与标准BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明优化后的网络各项误差都不同程度的减小40%～60%,优化后的网络提高了模型的精度。利用优化后的模型分析了飞机质量、气温、气压、风速与起飞跑道占用时间与起飞容量的关系,并对某机场保障飞机起飞容量与出动时间进行了评估,得到飞机质量、气压、纵向风速与起飞容量大致呈线性关系,气温与起飞容量大致呈非线性关系,最后得到该机场的总出动时间与起飞跑道容量,可以更准确的评估机场保障能力。     

基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。