基于时域格林函数法的船舶有航速问题数值求解

为了解决船舶以恒定速度在波浪中运动的水动力问题,文章开发了基于瞬时格林函数方法的三维时域计算程序。从数值精度和计算效率的角度出发,采用了精细时程法和一些数学上的推导计算时域格林函数的波动部分及其导数。并对Wigley型船进行了数值计算,通过水动力系数与试验数据及文献结果的比较,验证了三维时域计算程序的可靠性。     

考虑径流不确定性的水库优化调度响应曲面方法

通过建立水库优化调度响应曲面方法,有效解决导致水库调度困难的来流不确定性问题。响应曲面包含了水库最优运行方案信息,它可以将水库状态、入库流量、泄流量之间的关系表达出来。水库运行决策方案可按照径流预报以及创建的相应曲面进行准确、快速的定位。对于长期运行水库来流不确定性影响,建立水库优化调度响应曲面可以为水库运行调度提供依据,其应用较为科学、合理。     

三维结构水中刚弹耦合运动附加质量特性分析

三维结构在水中做非定常运动时伴随着附加质量力的影响,从而其运动特性会发生一定的变化,附加质量是表征水下航行体的水动力性能的一个重要参量。基于有限元软件,根据势流理论,采用格林函数方法分别计算刚体、弹性体及结构刚弹耦合的附加质量,同时考虑各影响因素对附加质量的影响程度,对其各方面特性进行研究分析,最终得到对结构水动力研究有重要影响的结论。     

基于径向基神经网络的舰艇空间磁场延拓

针对目前线性化方法解决舰船空间磁场之间推算时存在的困难,论文从智能优化的角度出发,建立了舰艇空间磁场之间的径向基神经网络预报模型。该方法避免了利用线性化方法存在的诸多困难,即可实现舰艇空间磁场的换算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,换算精度较高,满足工程实际需求。     

基于模板库的自动图像对象分割方法研究

针对现实世界中外观不一,而形态上有模式可循的对象,提出了一种基于模板库的自动对象分割方法。采用模板描述对象形态,构建模板库作为对象的先验知识,将未知的匹配模板视为隐变量,采用由按位编码方式组成的复合模板与图像特征进行匹配确定隐变量的取值空间;然后,对隐变量求积分得到图像中对象的边缘概率。最后,求解边缘概率所对应的能量函数,实现基于模板库的自动对象分割。实验结果验证了论文方法的正确性和有效性。     

基于统计推断的电子设备突发故障预测方法研究

针对电子设备突发故障预测问题,在一定置信度的前提下,基于样本的故障数据对总体的分布进行极大似然估计和分布拟合检验,确定其分布规律,进而基于故障数据分布函数建立电子设备突发故障预测模型,对电子设备未来一段时间内的突发故障概率进行预测,并进行实例分析,验证了预测模型的合理性.     

基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位

目前利用水下地理信息对惯导误差进行校正多以各类匹配算法为核心,对此论文提出一种基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位新模式.文章首先介绍了一种利用二维高斯样条函数逼近的连续局部重力场模型,随后在该模型的基础上将实测重力表示为连续的解析形式,最后以实测重力作为包含目标位置信息的量测值,并结合扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行最优估计.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2＆#39;＆#215;2＆#39;的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,最终的仿真结果表明：经高斯样条函数逼近的局部重力场模型平均误差小于0.19mGal,水下平均经、纬定位误差分别小于0.59和0.74海里.     

流函数法在 UUV 航路规划中的应用及改进

UUV相关技术的发展越来越多地受到广泛重视,其航路规划算法研究日益成为相关研究领域的重要课题。论文介绍了一种起源于流体力学的算法———流函数法,可有效应用于UUV的局部航路规划。针对UUV在实际应用中由于自身机动性、探测性能约束而产生的问题,提出了改进流函数法,能够更有效地规划航路。     

基于GP算法的城市轨道交通客流分配问题研究

城市轨道交通客流分配问题是城市轨道交通规划领域的重点,也是城市轨道交通运营管理和列车开行方案的基础。结合城市轨道交通系统的基本特性,考虑客流在站点的停车时间和换乘时间费用,以及拥挤导致乘客无法上车的现象,建立包括延误时间在内的客流出行费用函数,构建城市轨道交通均衡配流模型,针对经典的FrankWolfe算法难以给出有效路径解的不足,提出基于路径配流的改进GP算法。最后,通过算例验证模型和算法的有效性。     

EMME／2在公交出行建模中的应用

通过EMME/2批处理的数据很容易进行修改,借助EMME/2可以应用宏（Macro）来使操作集成,灵活地改变模型的公式。济南公交建模在使用EMME/2完成交通分配时,对模型进行了标定和验证,它是审查模型的合理性和准确性的关键。将模型中的路段公交客流量及站点上下客量与调查数据相比较,具有较高的准确性。