基于量子粒子群算法的门式刚架结构抗风优化

为弥补目前结构抗风优化仅针对高层建筑的不足,采用量子粒子群算法对一大跨屋盖结构进行了抗风优化.基于风洞试验数据库获得等效静力风荷载,并根据型钢表组成离散变量搜索空间.通过约束违反协调系数,构造了一种新的适应值模型,进一步建立了粒子越界处理方法,以保证优化的可行性和收敛性.通过10次运行计算以确定门式刚架的最优设计,并在全风向角下对优化结果进行校核.研究结果表明,目标函数随迭代单调递减收敛,总质量标准差仅为其平均值的4%,平均迭代24次,说明量子粒子群算法用于门式刚架抗风优化具有较好的健壮性和计算效率.      

基于一面两孔特征的点云配准方法

为了提高零件在扫描检测过程中点云与设计模型的配准精度,提出了一种基于一面两孔特征的点云配准方法.该方法粗配准以零件的平面/圆柱孔特征为对象,使设计模型和点云的局部坐标系重合,并通过改进ICP算法求解点云与设计模型最近点的距离最小平方和实现精配准.由于配准区域和最近点的计算方法不同,精配准进一步分为全域和特征域配准两种类型.全域精配准以距点云最近的设计模型三角网格点或投影点为最近点,适合于毛坯件;特征域精配准则通过求解点云在平面/圆柱孔特征上的投影点为最近点,适合于成品件.试验及计算结果表明:全域配准的配准精度随表面离散点距离的减小而提高, 当离散点距离达到1.50 mm时,其配准精度已经达到0.15 mm,基本满足工程应用要求.当配准精度相同时,配准效率较其它方法提高10%~20%.      

基于鲁棒性的竞争环境下枢纽航线网络优化设计

针对当前航空运输网络的逐步复杂化,通过对枢纽机场选址模式的分析,研究 竞争环境下枢纽航线网络设计方案.首先,在一定的航线网络基础上,定义了旅客效用函 数及捕获能力函数.然后在原有枢纽的基础上,以从竞争者那里获得的最大捕获流为目 标,选址新的枢纽,建立竞争环境下枢纽逐步选择模型,并且设计了求解模型的高效算法. 最后,通过随机产生的案例应用模型,分析模型中各参数变动的情形下,所得枢纽解的情 况;同时,通过枢纽解对计划延误时间的敏感性分析,验证最优枢纽解的稳定性,进而验 证模型的有效性.该模型可为航空公司的航线规划人员提供依据.     

城市路网模块结构探测及Hub路段诊断算法

为了剖析城市路网拓扑结构的复杂性,识别路网中的关键路段,根据模块结构理论,分析了城市路网的聚类特性,提出了一种适用于城市路网模块结构划分和Hub路段诊断的算法——GN-T算法.该算法通过逐条移除介值最大的路段实现模块结构的划分,从而诊断出路网中的Hub路段.为确定模块结构的最佳划分,提出了一个改进的模块度函数.以武昌区路网为例对该算法进行验证,结果显示:武昌区路网模块度的最大值为0.41,表明该路网具有明显的模块结构特性;利用该算法诊断出的Hub路段与实际情况相符,证明了该算法的有效性和实用性.      

基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究

基于移动通信的交通信息采集是智能交通系统中新兴的应用技术之一,将车载 手机定位到电子地图上是其应用的基础,而地图匹配技术则是解决车载手机定位的关键. 本文通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息,分析得到车载手 机实际运行时基站切换的基本规律;并结合电子地图的数据结构特点,对使用基站切换 数据进行地图匹配时需解决的难点问题展开研究;在使用基站切换对代替道路稳定切换 序列的方法的基础上,提出了结合切换对和基站源址的混合地图匹配算法.此算法可以缩 小待选路段集,有效处理交叉口和平行路段等复杂情况,提高匹配准确率.最后,选取广州 大学城为实地测试区域,验证了此算法的可行性.     

内存数据库在互联网余票查询中的应用

针对分布式内存数据库和传统关系型数据库的差异,介绍内存数据库在互联网余票查询业务中的应用,结合互联网售票系统的业务流程,阐述了内存数据库在数据同步、查询业务的解决方案,论述了数据切分、存储、传输、动态扩展等关键技术,为内存数据库在客票系统中的广泛推广打下了坚实的基础.     

基于DGPS的组合定位系统研究与设计

本文介绍一种基于DGPS、地面仿真平台和应答器定位的组合定位技术,该技术提高了DGPS的定位精度.提出一种里程平滑算法,改善了DGPS在不利环境条件下的应用,现场试验证明该组合定位系统能够提高列车定位的精度、连续性与可靠性.     

基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式

对大规模矩形件排样问题提出一种精确、可生成一种新的满足剪冲下料工艺需求的排样方式：基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式．采用动态规划算法生成最优单毛坯条带,通过一维背包算法确定条带在级中的排样方式和级在段中的最优排样方式,选择最优的两个段组成排样方式．对传统文献中的43道大规模基准测题进行计算,有38道测题达到最优,剩余5道测题的优化结果与最优化结果的比率达到99．9％,每题的平均计算时间仅用2．17s．结果表明,本文算法优于经典两段和著名的T型排样算法,在解决大规模矩形件排样具有高效性．     

敷设聚脲的吸声模型改进粒子群算法优化

为了提高敷薄吸声层的水下小目标的隐身性能,以敷设聚脲的多层结构为基本吸声模型,推导了模型的反射系数计算公式.针对材料优化的应用需求,将粒子群算法的局部算法和全局算法相结合,改进粒子群算法的优化策略,得到了动态混合粒子群算法,提高了收敛能力和搜索精度.利用该算法对多层吸声模型的材料参数进行寻优,结果表明:当吸声材料杨氏模量近似为频率的分段线性函数时,其吸声性能最优.在此基础上,建立了提高模型吸声性能的理论方法,并进行了实例验证,结果表明,该方法可使模型吸声性能在140～500 kHz范围内达到-10dB以上.     

多属性随机时间依赖网络路径优化

为了改善实时交通诱导,根据交通网络中路段属性具有随机时间依赖性的特点,将路段各属性定义为关于时间的离散随机变量,建立了多属性条件下随机时间依赖网络路径优化模型.基于信息熵的多属性决策方法,设计了模型的求解算法;优化了网络节点的搜索顺序,使每个节点的信息只通过一步更新就可得到,从而获得多属性条件下所有节点到给定终点的路径选择结果,出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择行进方向.最后,通过算例给出了算法的实现过程,并说明了随机时间依赖网络不遵从“先进先出(FIFO)”条件.