带自由液面有限长圆柱绕流数值模拟

[目的]为了探究自由液面及自由端对典型钝体绕流问题的影响,对带自由液面的有限长圆柱绕流进行研究。[方法]基于延时分离涡模拟（DDES）技术和分段线性界面重构（PLIC）方法,利用自主开发的naoe-FOAM-SJTU求解器开展数值模拟。[结果]结果显示,自由液面和自由端的存在增大了局部位置的升、阻力,推迟了圆柱表面流动分离的发生;相较于深吃水位置,自由液面附近流向的速度“恢复”延缓,横向的速度呈向外运动的趋势;自由液面的变形产生了大量细碎的漩涡,自由端的卷拧状漩涡在一定程度上抑制了卡门涡街的发展。[结论]研究表明,目前采用的数值方法能够准确捕捉复杂流场,同时,自由液面和自由端的存在将显著改变流场沿吃水方向的分布。     

基于图像分析的滚动轴承表面缺陷识别技术研究

系统介绍了滚动轴承表面缺陷视觉检测系统的检测原理及流程,着重分析了表面缺陷二值图像的几何特征和形状矩特征、BP神经网络的各参数选择以及实验结果．实验证明本系统用于滚动轴承表面缺陷检测具有可行性,采用神经网络识别可使表面缺陷分类正确率达到88％．     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

基于神经网络预报的实时专家控制器设计

该文提出一种在保证控制系统稳定的前提下,能实时跟踪船舶航行环境变化和船舶操纵动态特性变化,以逐步提高自动操纵系统控制性能的实时专家控制器。仿真结果表明了此实时专家控制器的有效性,且算法简单,易在线实现。     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.     

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.