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。     

V-BLAST系统的检测算法研究

垂直分层空时码（V-BLAST）是贝尔实验室提出的一种基于多入多出（MIMO）传输方式的空时码系统,其检测算法是MIMO系统的有效检测方法。首先介绍了V-BLAST系统的信号模型,在此基础上应用不同的信号估计准则推导出不同的检测算法,最后通过仿真实验对各种算法的性能和优缺点进行了分析和比较。     

大纵横倾耦合状态下舰船稳性算法研究

分析传统稳性算法的原理及缺陷,针对舰船航行状态复杂、稳性计算精度要求高的特点,提出一种适合大纵横倾耦合状态下的舰船稳性算法,通过建立并求解平衡方程的方法得到准确的稳性数据.     

船用低速柴油机数字电子调速器仿真研究

根据数字电子调速器的设计原理,在12K98MCC柴油机模型基础上,对数字电子调速器进行仿真研究,仿真实验采用VB编程语言,建立调速器模型,采用数字PID改进算法进行仿真实验,实验结果满足船用低速柴油机调速器性能要求。     

基于小生境遗传算法的单体船船型参数优化

针对船型参数优化中变量众多的特点,提出了一种基于小生境遗传算法和Holtrop总阻力计算公式的单体船船型参数优化方法.该方法中以总阻力作为目标函数,以主要船型参数为优化变量,在保持排水量不变的情况下优化主要船型参数,得出修长系数、水线面系数和宽吃水比均能收敛到相应的临界值,因此优化时可优先确定这些参数值.采用该方法对DTMB5415船的船型参数进行了优化,结果显示优化后的船型总阻力性能要明显优于原船型.该方法对于单体船船型参数优化具有较强的实用性.     

Social influences on household location, mobility and activity choice in integrated micro-simulation models

Agent-based approaches to simulating long-term location and mobility decisions and short-term activity and travel decisions of households and individuals are receiving increasing attention in land-use and transportation interaction (LUTI) models to predict land-use changes and travel behaviour in mutual interaction. Social interactions between households and between individuals potentially have an influence on a wide range of the long-term and short-term choices involved in these systems. In this paper we identify the areas in which social interactions play a role and address the question how these influences can be modelled in the context of agent-based LUTI models. We distinguish impacts on activity participation (joint activity participation, support-and-help activities) and impacts on decision making (information exchange, social adaptation of preferences and aspirations) as the two main areas of social influence. A prototype of a LUTI model is proposed that accounts for impacts of the social network on longer-term mobility decision making through information exchange and social adaptation of preferences and aspirations. The model is demonstrated in a numerical simulation.