公路网络路线布局优化的双层规划模型及算法研究

首先分析了省、市级公路网布局的特点和要求,然后通过将连续变量离散化、引入双层规划模型,建立了适合省、市级公路网络的路线布局双层规划模型。最后研究了模型的求解算法,将模拟退火算法应用于公路网络路线布局优化问题中,应用V isual Basic 6.0语言开发了相应的算法程序。     

基于索网找形的吊弦长度计算方法探讨

在总结现有吊弦计算方法的基础上提出一种新的计算方法,阐述了新方法的基本理论基础和计算流程.最后对2种方法优缺点进行了总结.本文提出的新方法对传统的计算方法的不足进行了弥补,有理论指导意义.     

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。     

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.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

基于遗传算法的车辆悬架系统等效物理参数识别

针对车辆悬架系统的功能及物理特性,以车轴的运动为系统输入,对复杂的整车行驶模型进行了合理简化。以某型专用越野车辆为例,建立了簧载质量的3自由度振动模型,推导了簧载质量任意位置处的加速度频响函数;利用汽车试验场道路测试数据,通过遗传算法编写VC程序进行了数据拟合,得到了悬架系统在不同路面工况下的等效物理参数。实际应用表明,拟合结果具有较高的可信度。     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

载人潜水器耐压球壳的多目标优化设计

采用基于响应面(RSM)近似模型和遗传算法(GA)对某深海载人潜水器耐压球壳进行多目标优化设计。首先建立深海载人潜水器耐压球壳的结构优化模型,通过试验设计(DOE)获得设计目标的响应特性,拟合得到响应面近似模型,最后采用Pareto遗传算法对响应面模型进行多目标优化求解,得到潜水器耐压球壳的优化设计方案。