基于能耗最优化的动力定位推力分配逻辑算法研究

文章为动力定位系统执行器的设计提供了两种推力分配最优化的求解方法,旨在寻求一种理想的推力器输出,包括推力与方位角,以维持动力定位系统能力。通过求解非线性约束最优化问题,得出时效性、稳定性与可控制性强的推力分配模块。文中采用一个或若干个合适的结构矩阵来描述推力器的位置及其性能,采用不同的边界条件对系统要求进行描述,如降低推力损失等。基于一个简单的算例,分别采用遗传算法和序列二次方法进行求解,改变约束条件并分析程序运行结果,对比信号输出及其能耗情况,论证两种算法的可行性与稳定性。文中还对比了五种不同的情况,包括约束条件以及算法的变化,以满足不同的应用需求。     

大型集装箱船舷侧外飘砰击特性研究

基于概率随机理论研究大型集装箱船舷侧外飘砰击特性,预报不同海况和航速情况下船舶非线性运动响应时历,采用Chuang理论计算船艏舷侧区域的外飘砰击压力,对随机海浪下集装箱船外飘砰击概率、砰击压力极值沿船长和高度方向空间分布规律进行分析,在直接预报的基础上给出载荷的确定方法。     

基于改进和声搜索算法的装配序列规划

针对装配序列规划问题,在现有研究的基础上将装配工作台翻转角和装配点移动距离纳入评价指标,并结合遗传算法提出了一种基于改进和声搜索算法的装配序列规划方法。在空间干涉矩阵约束下改进算法参数设置及新和声产生方式,使改进后的和声搜索算法各参数根据迭代次数动态变化,实现参数自适应,最后以齿轮泵为例验证了文中算法比基本和声算法及蚁群算法更优。     

基于位移矩阵法的地铁车辆闸瓦钎拆卸工装设计

根据位移矩阵法设计出了摇杆滑块机构的闸瓦钎拆卸专用工装,并介绍其工作原理。根据设计尺寸在Adams中建立运动学仿真模型。仿真结果显示结构能够可靠到位,并实现所有设计功能。     

Banach空间中线性离散时间系统的非一致幂稳定性

给出了Banach空间中线性差分方程的非一致幂稳定性的若干刻画,推广了幂不稳定性及指数稳定性中的相关经典结论。     

应用时间序列分析法对滑行艇运动短期预报研究

随着舰艇等海上作业平台向自动化、模块化和智能化的方向发展,无人水面舰艇的研究引起了越来越多的重视。所谓无人水面舰艇,是指将微型计算机、通信系统、流体动力、声呐遥感探测技术和智能技术等有机结合在一起的水面操作平台,它的性能好坏很大程度上取决于水面艇型的选择。本文以滑行艇为构造基础,系统阐述运用时间序列分析法对滑行艇运动短期预报的原理和算法。     

基于模糊推理的船舶操纵系统运动时间序列的预报研究

造船工业和远洋航运飞速发展,船舶逐渐向着大型、智能和高速方向发展,货运量的增加和航运线路的复杂化给船舶的操纵系统带来了挑战。为了提高船舶的操纵性能,保证船舶航行的安全性,新的船舶操纵理论和操纵技术引起了研究人员的关注。本文基于模糊推理算法和遗传算法等理论,对船舶操纵系统的运动时间序列预报进行系统研究。     

基于改进蚁群算法的分动器装配顺序优化设计

为减少分动器生产成本,提高其装配效率,提出一种基于改进蚁群算法的分动器装配顺序优化方法。以某款SUV汽车用分动器为研究对象,分别建立分动器工具信息矩阵、优先关系矩阵和拆卸关系矩阵,对蚁群算法的装配序列评价函数、信息素更新规则、选择概率及参数等方面进行改进。基于Matlab软件开发分动器装配序列算法程序,得出分动器装配序列的优化结果,并验证优化结果的正确性。该方法在分动器实际装配生产过程中具有重要的指导意义。     

基于小波神经网络的隧道变形预测模型研究

针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题,提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型,该模型克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷,通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较,可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。     

基于灰色关联度的线性组合模型在基坑坡顶位移预测中的应用

基坑坡顶水平位移预测对基坑安全施工具有重要意义。以昆山市建滔广场花桥一期工程为例,结合BP神经网络模型和时间序列ARMA模型各自特性,建立了基于灰色关联度的线性组合模型预测其坡顶水平位移。实例分析表明组合模型可以在保证较好的预测精度的前提下,提高了预测的整体性,具有工程实用价值。