变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

铁路客运站股道运用窗时排序模型与算法

股道运用计划是实现CTC条件下客运站分散自律控制的关键。以时刻表、股道和站台为研究对象,结合进路编排、维修和列车早晚点时间窗,在分析股道运用平行机排序和多目标排序问题的基础上,运用现代排序理论,以总费用最小和股道均衡使用为目标函数,建立股道运用第一类多目标窗时排序模型。采用基本和合成分派规则、解改进优化策略,设计自律优化算法和3步算法制订和调整股道运用计划。实例表明:软时间窗下的规则解、近似解平均比硬时间窗下的解优化17.8%、14.1%,硬时间窗解收敛速度较快,采用θ规则在两类时间窗下均能得到较优解;制订计划时,宜综合采用各种分派规则尤其是规则6和θ规则,调整时宜直接采用规则10、12。提出的模型及算法能快速、合理地制订股道运用计划,有效解决带有时间窗的股道运用问题,并充分运用车站的各项资源。     

预控图的研究和运用

本文分析了预控图的提出,论述了预控图的格式、使用规则和概率分析。并通过研究东风汽车公司的应用实例,阐述了预控图的优点和它的具体应用程序,从而为提高工序质量控制水平和经济效果指出了新途径。     

Comparison of advanced imputation algorithms for detection of transportation mode and activity episode using GPS data

Global Positioning System (GPS) technologies have been increasingly considered as an alternative to traditional travel survey methods to collect activity-travel data. Algorithms applied to extract activity-travel patterns vary from informal ad-hoc decision rules to advanced machine learning methods and have different accuracy. This paper systematically compares the relative performance of different algorithms for the detection of transportation modes and activity episodes. In particular, naive Bayesian, Bayesian network, logistic regression, multilayer perceptron, support vector machine, decision table, and C4.5 algorithms are selected and compared for the same data according to their overall error rates and hit ratios. Results show that the Bayesian network has a better performance than the other algorithms in terms of the percentage correctly identified instances and Kappa values for both the training data and test data, in the sense that the Bayesian network is relatively efficient and generalizable in the context of GPS data imputation.     

单壳油船改散货船轮机设计中的实施

单壳油船改散货船因其低成本、短工期、船舶运行稳定等特点广受中小航运公司的青睐.特别是前几年散货船市场的空前繁荣,一大批单壳油船被改装成了散货船.就轮机专业而言,因原船配置各异,且在许多方面不能满足现行散货船的相关规范,改装设计过程中需合理设计,以提高其经济性及合理满足相关规范的要求.     

基于相对差商法的大型油船中剖面结构优化

基于DNV规范对大型油船中剖面结构进行了优化设计.针对采用DNV规范进行油船结构设计的特点,确定了作为设计变量的构件尺寸与相邻同类构件尺寸之间的关系,进而建立了较为精细的优化模型,以增强优化效果和实用性.优化方法采用相对差商法,并作了若干改进.算例显示优化后纵向构件总重量减轻了5.54%,表明所建的优化模型和改进的相对差商法在大型油船结构优化方面具有良好的有效性.     

凸包内空间散乱点集Delaunay四面体角度剖分算法

提出空间散乱点集Delaunay四面体剖分的一种新算法,定义了一个新的Delaunay四面体判定标准即最大球缺角,并在Fortran平台上实现了这种算法,验证算法的准确性和高效性,对于解决空间De-launay四面体剖分来说是一个新的计算思路。将Delaunay四面体的判定改进为量化的判定,这样的判定方法相对以前的方法更容易、更快捷。     

椭圆形舱口角隅的疲劳强度研究

基于《钢质海船入级规范》以及《船体结构疲劳强度评估指南》对椭圆形舱口角隅的相关规定,应用自主开发的椭圆形舱口角隅网格自动划分系统,创建不同尺寸与板厚的椭圆形角隅细化模型,利用MSC.Patran有限元软件对该区域进行疲劳计算,分析其边缘热点应力,从而得出角隅尺寸、板厚对角隅疲劳强度热点应力的影响规律。     

液货舱液位测量装置研究

针对IGC规则和IBC规则中关于液货舱测量装置的要求,对规则中要求闭式测量装置的工作原理、优点和应用实例等方面进行了研究,并对液位遥测系统进行了介绍。     

基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法

为提高电力系统故障诊断的准确性,采用基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法,首先建立包括保护、断路器拒动情况下元件-（保护-断路器）分层逻辑关联规则;在识别出故障区域的基础上,将故障信息按逻辑关联规则进行分类,利用灰色综合关联理论对告警信息与标准告警信息进行对比,并运用相似度算法筛选判断结果中的矛盾项,最终得出故障诊断结果,识别出保护和断路器拒动、误动的情况,并将告警信息纠错和复原.