高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。     

基于Paramics仿真验证的北京市快速环路入口匝道最优控制

在Metanet模型基础上对北京三环快速路进行建模,在Paramics微观交通仿真软件里建立一完整的三环路网平台,并提出最优控制目标。在优化方法上,对匝道调节时间进行实时编码,采用遗传算法对控制目标进行整体优化、并进行仿真,得出该算法对改善整个环形路网交通状况有比较好的效果,提高了行车速度和道路利用率。     

基于时刻表的公交网络随机用户均衡配流算法研究

提高公共交通规划管理及信息化水平,需要制定科学的公交规划管理策略,公交客流分配是公交规划与管理的核心内容之一。为促进公交配流理论研究,提高公交客流分配结果科学性,分析了国内外公交配流研究现状,对于城市广义公交网络,结合公交时刻表,定义了公交连接、连接片段以及吸引连接集合,建立了容量限制下基于时刻表的公交网络随机用户均衡配流算法（VRT-SUE）,对算法原理和求解步骤进行了探讨。构建实例公交网络进行分析测试,配流结果显示该模型能够很好的反映出出发时间、到达时间、换乘次数及费用等对乘客公交出行的影响,算法是合理和有效的。     

参数辨识在船舶运动控制中的研究与应用

本文以系统辨识的方法,对船舶运动模型--KT方程的参数进行辨识.通过分别研究最小二乘法和遗传算法在船舶运动方程参数辨识中的应用,提出了一种结合最小二乘法和间接模型参考自适应法的混合辨识算法,并经仿真实验数据的辨识结果分析,有力地证明了本方法的可行性和合理性.     

基于小波变换与变步长LMS算法的船舶磁场信号检测

针对检测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于小波变换与变步长LMS算法的检测方法.根据船舶磁场信号的实际特征,首先对信号进行小波分解,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取船舶目标特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强...     

舰舵参数分析仪的设计与实现

介绍舰舵参数分析仪的设计与实现过程。该分析仪采用自适应遗传算法实现对舰船运动系统的参数辨识,并将参数辨识结果和舰船运行状况进行实时显示,从而为自动舵的开发和调试提供了科学依据。     

船艉结构静动态多目标优化设计

建立用于船体结构静动力学性能一体化设计优化的2种多目标优化模型:基于多目标遗传算法的多目标优化模型和基于多学科优化技术的多目标协同优化模型。模型均使用矩阵描述由板材厚度和骨材型号构成的离散设计变量集,以结构质量最小化和最大加速度最小化组成多目标函数。以某集装箱船艉部结构为例,对其进行了结构静力学、动力特性和动力响应的计算分析与优化设计。优化后的结构不仅具有更轻的质量、更低的振动水平,而且具有更高的固有频率储备,同时仍满足强度和刚度要求。     

基于多目标遗传算法的潜器外形优化设计

计算流体力学软件应用于潜水器外形优化设计时,精度虽高,但效率低下。因此研究了试验设计和响应面模型技术,提出了一个潜水器外形优化设计的策略。其基本思想是:首先应用Gambit软件的日志文件建立起水动力分析模型,然后根据设计要求选取设计变量,用试验设计的方法在设计变量空间里选取样本点并进行阻力性能计算,得到各样本点的响应,并建立阻力、包络体积的二阶多项式模型响应面模型。潜水器设计时需要考虑能源与设备布置要求,因此将阻力与体积作为艇型优化的两个目标,研究了多目标遗传算法,并给出了Pareto最优解集。结果表明,文中采用近似模型的艇型优化过程,不但效率得到提高,精度也能得到保证,而且由CFD结果建立的阻力估算公式可以为后续设计带来很高的参考价值。     

大型军用仓库资源配置规划研究

针对大型军用仓库的资源配置规划需求,分析构建了资源配置问题的两层决策模型,提出了综合满足上层投资指数和下层保障时间要求的多目标优化资源配置策略,阐述了与遗传算法设计相关的初始配置确定、染色体构建、适应度函数选择等技术问题。仿真证明,经优化后的资源配置方案在满足任务保障时间要求的前提下,可以最大限度地降低投资成本和建设难度,对资源配置规划研究具有普遍意义。     

分布式实时计算环境下安全任务调度技术研究

当前许多面向分布式计算环境的应用对实时系统提出了安全要求,研究安全的实时任务调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时任务的安全调度算法,该算法以提高实时任务的安全性和可调度性为目标,一方面按照任务的不同安全需求为其提供不同级别的安全服务,另一方面采用启发式实时调度技术,在多个处理机上有效分配并运行实时任务。仿真实验的结果表明,文章所提出的算法相对于其他算法而言,在不降低任务可调度性的前提下,有效提高了实时任务的安全性。