公路土石方调配优化数学模型的建立和程序设计

线性规划运输平衡问题数学模型应用于公路土石方调配，综合考虑借，弃方单价及和纵向调配运价，以最小费用为目标函数，调配方量为决策变量，调配单位（元／m^3）为价值系数，编制程序完成实现最小费用的优化调配方案，并根据需要统计输各项表格。     

标准击实试验的曲线拟合方法

对击实试验中矿料和含水量之间的函数关系,基于数值逼近原理,构造三角函数进行曲线拟合,而后对其求导得到最大干密度和最佳含水量。其误差用均方差描述,计算很符合矿料击实曲线的分布规律。结合实例为处理击实试验数据提供了一种方法。     

假载法调整斜拉桥的成桥内力状态

该文提出了一种简单方便的假载形式,结合最小弯曲能量法,运用于斜拉桥的合理成桥状态确定中。并通过其在不同斜拉桥桥型中的应用,讨论了该方法在斜拉桥中的应用范围。     

焦作市暴雨强度公式推算和应用探讨

利用焦作市气象站1980年～2014年降水资料,在年最大值法选样的基础上,利用P-Ⅲ型分布、指数分布和耿贝尔分布对暴雨强度进行理论频率拟合分析,得到了降水强度-重现期-历时的关系曲线;采用最小二乘法求解参数,计算暴雨强度公式,并以绝对误差和相对误差作为公式主要评价指标。结果表明:P-Ⅲ型分布曲线拟合理论频率得到的暴雨强度公式效果最好,新版公式暴雨强度较旧版公式偏小。通过分析暴雨时空分布特征,划定了新版暴雨强度公式的适用范围。     

基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法

目前预定义几何集方法主要用于平行车位和垂直车位2种类型的泊车路径规划,对于未涵盖的停车位种类而言则存在无法规划泊车路径的问题,使得自主泊车系统对于能够泊入的车位种类存在局限性。为了设计斜列式泊车方式用以提高自主泊车系统中车位种类的覆盖率,提出一种基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法。首先,提出了斜列式C字形泊车路径规划方法,利用几何学设计一种圆弧相切斜线的路径,并通过多项式建模表征任意角度停车位下的斜列式C字形泊车路径;其次,通过分析泊车路径与停车位中可能发生碰撞的关键点之间的距离,构建了泊车路径碰撞约束模型,以此分析不同规格停车位下约束条件的参数,从而获得规划路径安全区域;然后,结合拓扑地图信息与斜列式C字形泊车路径规划的碰撞约束模型,获得合适的泊车路径起始点范围,继而生成与全局路径无缝衔接的安全泊车路径;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证此方法的有效性,并通过实车试验证明实用性。结果表明：所提方法针对任意规格的斜列式停车位,均能有效地规划出无碰撞条件下的斜列式泊车路径;同时,车辆能够良好地跟踪所规划的路径,实现精准泊入停车位,证明所提方法能够提高自主泊车系统中停车位种类的覆盖率,并大幅度提高自主泊车系统的实用性。     

最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制

现有的舰船航向保持非线性控制在建模过程中最多只能包含3个自由度,导致舰船航向控制不精准。为此设计一种最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制方法。首先使用局部最小二乘支持向量机对航行中的舰船进行建模,能够描述出舰船实际航行中的6个自由度,并使用等式约束代替不等式约束,引入反馈校正环节,弥补缺陷,完成模型的构建。在控制算法的设计中,使用模型训练误差均平方值代替松弛变量,且训练过程只需要求解一个线性方程组,简化了运算,使用动态抗饱和补偿器得到最优参数,实现舰船航向保持的非线性控制。通过仿真实验结果表明,使用本文控制方法控制船只的航向角和舵角,控制精度更高,效果更好。     

动车组受电弓可靠性数据分析

为研究动车组受电弓在不同运营阶段的故障分布规律,文章以CRH3型动车组受电弓在不同运行阶段的两组故障数据为基础,运用最小二乘法分析故障数据的分布规律。计算结果表明,动车组受电弓故障数据服从威布尔分布;动车组受电弓在早期运营阶段故障率高,后期运营阶段故障率逐渐降低。本文的分析结果可以为不同运营阶段的动车组检修与故障预测提供理论依据。     

基于椭圆拟合的隧道点云数据去噪方法

针对地铁隧道这一狭长密闭环境,激光雷达相较于传统隧道形变检测方法具有显著优势。由于受环境以及隧道中安装的大量设备的影响,数据中会包含大量噪声点,无法得到隧道完整内表壁数据,从而影响到数据在形变检测及三维建模等方面的应用。结合最小二乘法和拉格朗日乘数法对隧道点云模型进行椭圆拟合,并将其应用于圆形隧道点云滤波,利用各区域数据对隧道形变进行检测。对滤波结果的精度评定及其有效性分析表明,此算法针对隧道点云数据的滤波具有良好效果及稳定性。     

基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估

扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据，需要事先准确地对其 进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题，提出基于条件生成对抗网络的扇 区复杂度评估框架。首先，构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标，并结合主观 复杂度等级得到标定样本；其次，利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法，获得增广数 据集；最后，分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域 扇区为例，从定性和定量的视角验证生成样本的有效性，并在多种训练集配置下对比各模型评估 结果。研究结果表明：条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定；生成样本与真实样本 的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%，在标准差上的相对误差大于5%；在多分类评价指 标下，增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和8.34%。本文提出的评估 框架可以在有限数据条件下提高样本多样性，是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。