基于实际道路工况的混合动力客车能量管理策略多目标优化

为解决以标准工况为基础优化的混合动力客车(HEB)能量管理策略在实际道路工况下燃油经济性、排放性能未能充分发挥的问题,采集某市S122路公交车的实际行驶数据,通过主成分分析与模糊聚类相结合的工况构建法解析该公交线路的代表性典型工况,并在该工况下,采用多目标粒子群优化算法对整车控制参数进行优化,对优化后的能量管理策略进行驾驶员在环半实物仿真验证,结果表明,优化后整车燃油消耗量下降8.19%,综合污染物排放量下降8.63%。     

安全阀试验台的研制

介绍了安全阀试验台的用途、系统组成以及测试原理.     

舰船多目标识别中的一种抗碎云干扰方法研究

随着计算机图像处理技术的飞速发展,各种智能化的目标检测设备已经被广泛应用在舰船目标的识别中,通过采用智能目标检测算法,智能设备能够对舰船的特征进行快速学习,然后进行计算机处理后,就能够快速准确地对目标的状态进行判断。但是,在目标数据获取的过程当中,常常会受到碎云的干扰。因此,本文主要介绍了一种改进后的目标识别算法,该算法能够显著降低碎云的干扰噪声,通过加强目标的特征信号,能够在碎云干扰情况下,快速对目标的特征进行定位和提取,通过对有用信号的滤波和模式识别,有效改善了对舰船多目标的识别效果。     

动力定位系统自适应滤波技术

与普通船舶相比,耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波器设计,不仅需要考虑到模型偏差,还需要考虑到模型的时变性和突变性。本文采用Sage-Husa自适应滤波和强跟踪卡尔曼滤波相结合的改进自适应滤波算法,前者滤波精度高但自适应能力有限,后者应对突变的能力较强但精度有限。由仿真实验可以看出,二者的有机结合很好地解决了耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波问题。     

基于频率及F-K域联合应用的地震波去噪技术研究

地震反射波勘探是铁路工程地质勘察的一种重要地球物理勘探方法,地震波数据的处理直接关系到数据的解译质量,提高信噪比是关键环节。针对单一去噪技术,难以获取高信噪比地震数据的难题,以某一在建铁路项目地裂缝勘察的地震波数据为例,详细研究各种有效波及干扰波的性质和特征,建立一种频率域滤波、声波衰减和频率-波数域(F-K)滤波联合应用的去噪技术。结果表明:该技术能有效去除和压制干扰波,增强有效波能量,去噪效果明显。     

铁路列车运行调整模型及三群协同粒子群算法的研究

列车运行调整问题是一类NP完全问题。根据列车运行调整的原则和基本方法,设计了双线铁路区段列车运行调整的数学模型,并利用三群协同粒子群算法进行求解,提高了模型求解的时效性,可为铁路行车调度调整起到很好的辅助决策作用。     

基于SPH方法的水下爆炸初始爆轰过程研究

炸药的水下爆炸具有极大的变形和高度的非均匀特性,基于网格的数值模拟方法研究这类问题时遇到诸多困难,将最近发展起来的无网格的光滑粒子流体动力学(SPH)应用到炸药的水下爆炸初始爆轰过程的研究.从模拟结果可知,应用SPH方法能较好地预测出爆轰波的大小和形状以及在爆轰过程中的压力分布.SPH方法非常适宜处理炸药的水下爆炸极短瞬时所具有的大变形和高度的非均匀动力学的极端情形,这对进一步模拟水下爆炸过程提供了一种新的研究方法.     

变时窗滤波技术压缩瞬变电磁测深数据

研究目的:对采样密度高、数据量大的等间隔瞬变电磁测深数据进行反演解释时,必须对数据进行无损滤波和压缩,得到反映信号衰减规律的不等间隔类对数采样瞬变电磁测深数据.本文特对此进行研究.研究结论:在瞬变测深晚期,尽管数据信噪比非常低,利用变时窗滤波技术仍然可以获得符合规律的瞬变衰减曲线.因此,变时间(时窗)依赖滤波方法是对密度非常大的等间隔瞬变电磁测深数据进行无损压缩的良好工具.     

基于推广卡尔曼滤波的无源定位系统仿真

在现代电子战、信息战环境中，由于利用目标辐射电磁信息的无源探测定位系统具有自身隐蔽和探测距离远等优点，因此它具有重要的应用价值，并已成为当今非线性跟踪与估计研究领域的热点问题、针对无源定位中状态空间模型非线性和程度较高所引起的滤波发散问题，分析总结了推广卡尔曼滤波(EKF)次优递推滤波过程，最后给出滤波方程及仿真结果．     

图像处理算法的效果评价标准分析

图像处理算法研究的评价结果是用来说明所研究算法的价值的基本论据，在图像采集和处理的过程中，规范化和标准化是算法评价的基本要求，文中归纳出现有图像处理算法评价的方法的基础上，分析了不同算法评价存在的问题，并对改进算法评价的理论与方法提出了进一步的思考．