基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

A Pareto-improving hybrid rationing and pricing policy with multiclass network equilibria

This paper extends the work on Pareto-improving hybrid rationing and pricing policy for general road networks by considering heterogeneous users with different values of time. Mathematical programming models are proposed to find a multiclass Pareto-improving pure road space rationing scheme (MPI-PR) and multiclass hybrid rationing and pricing schemes (MHPI and MHPI-S). A numerical example with a multimodal network is provided for comparing both the efficiency and equity of the three proposed policies. We discover that MHPI-S can achieve the largest reduction in total system delay, MHPI can induce the least spatial inequity and MHPI-S is a progressive policy which is appealing to policy makers. Furthermore, numerical results reveal that different classes of users react differently to the same hybrid policies and multiclass Pareto-improving hybrid schemes yield less delay reduction when compared to their single-class counterparts.     

Direct formulation and algorithms for the probit-based stochastic user equilibrium traffic assignment problem

This paper proposes simple and direct formulation and algorithms for the probit-based stochastic user equilibrium traffic assignment problem. It is only necessary to account for random variables independent of link flows by performing a simple transformation of the perceived link travel time with a normal distribution. At every iteration of a Monte-Carlo simulation procedure, the values of the random variables are sampled based on their probability distributions, and then a regular deterministic user equilibrium assignment is carried out to produce link flows. The link flows produced at each iteration of the Monte-Carlo simulation are averaged to yield the final flow pattern. Two test networks demonstrate that the proposed algorithms and the traditional algorithm (the Method of Successive Averages) produce similar results and that the proposed algorithms can be extended to the computation of the case in which the random error term depends on measured travel time.     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

减摇复合船型首部构型设计与水池模型试验研究

船舶在波浪中航行时的纵向运动性能是衡量船舶综合航行性能的重要指标.为了改善船舶在波浪中的纵向运动性能,本文基于首部减摇组合附体技术对某型船首部构型进行改造并通过水池模型试验对其静水阻力和耐波性进行了分析研究.在分析该船作业及航区特点的基础上,通过船首部线型改造及减纵摇组合附体构型优化,给出适用于该船的首部构型方案.应用CFD软件和修正切片法进行水动力性能分析,并对船首构型方案进行优选.将优选出的性能较优复合船型方案和原船型开展水池模型静水阻力与耐波性对比试验分析,验证减摇复合船型的静水阻力性能与耐波性能.试验结果表明,改造后的复合船型减纵摇效果明显,对应实船四级海况18节航速下纵摇与首部加速度有义值较原船型降低15%以上;复合船型静水阻力有所增加,实船18节航速下静水阻力增加13.5%.     

基于完全耦合算法的绕水翼流固耦合特性研究

基于完全耦合算法对绕二维NACA0009水翼流固耦合特性进行了数值模拟研究。采用Theodorsen模型和Munch模型对刚性和弹性水翼的水弹性响应进行了数值计算,分析了流体与结构的相互作用关系,研究了影响结构水弹性响应和流固耦合特性的因素。研究结果表明:考虑了流体黏性的Munch模型与基于势流理论的Theodorsen模型对气动弹性响应的数值计算结果基本一致,而Theodorsen模型由于没有考虑流体黏性在一定程度上低估了结构的水弹性响应。结构的惯性、阻尼和刚度力矩与流体的相应附加载荷均处于同一数量级,故流体与结构的相互作用不可忽略,尤其对于弹性水翼,流体的惯性、附加阻尼作用增大,流固耦合算法的数值稳定性对流固耦合特性的计算结果影响将更大。外部激励频率为非共振频率时,结构的刚度作用是影响水弹性响应的主要因素,外部激励频率为共振频率时,流体的附加阻尼和附加刚度作用减弱,除结构的刚度作用外,流体与结构的惯性作用对水弹性响应和流固耦合特性的影响也较大。     

深水SPAR风机系统全耦合动力响应分析研究

文章采用联合开发的计算程序对深水SPAR风机的浮体、锚泊和风机各子系统进行了水—气动力的全耦合数值分析,研究了深水浮式风机系统的动力响应特点。浮体水动力计算采用基于二阶精度的混合波浪模型(Hybrid Wave Model)的MORISON公式,锚泊系统采用细长杆理论通过非线性有限元方法实现,风机系统的空气动力分析采用基于多体气动弹性理论的FAST模块。以浮体控制方程为主体,通过模块间的载荷与位移传递在每个时间步上迭代求解,形成完全耦合的时域分析方法。通过对NREL的5MW SPAR风机系统在随机海况下的水动力响应分析,验证了该方法的有效性,并分析了浮式风机子系统间的混合动力作用。     

整体温差作用下高桩码头基桩内力计算方法

为研究高桩码头完建后整体温差对基桩内力的影响,结合工程实例,建立三维有限元模型,对上部平台温变规律进行分析,认为斜桩、直桩对上部平台温变约束作用均可忽略不计,平台处于自由温变状态,存在水平位移为零的温变发散中心。基于刚性平台自由温变规律,提出了考虑斜桩码头平动扭转的三维算法,三维算法的桩顶位移、内力与有限元结果接近。对于全直桩或近似对称的斜桩码头,还可简化为平动的二维算法。并给出了直桩、斜桩内力的估算简式,由估算式可知,位于发散同心圆上的直桩内力大于斜桩内力,桩顶轴力、弯矩与桩径2次、4次方成正比,桩径对温差内力的影响显著。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。