基于数据挖掘的船舶引航事故致因分析

为控制和预防船舶引航事故的发生,采用Apriori算法挖掘船舶引航风险因素的关联规则,在挖掘风险因素间强关系的基础上结合定性贝叶斯网络的事故致因网络关联分析,综合确定船舶引航事故致因链。根据事故致因链分析引航事故最可能的形成过程和关键环节,以提出有针对性的防范对策。     

车撞混凝土桥墩精细化建模方法

车桥碰撞属于典型的非线性动力过程,采用理论方法通常难以求解。有限元方法(Finite element method,FEM)是研究车桥碰撞问题的重要工具,但其前处理过程涉及参数及算法众多,实际操作极其繁杂。为提升研究者建模效率,同时提高模型计算精度,提出一种精细化建模方法,该方法操作步骤为：1)以实际工程为背景,建立完整车辆-桥梁碰撞模型,并进行验证;2)进行网格敏感性分析,选择合适网格尺寸,取得计算效率与精度的平衡;3)对重力荷载进行初始加载,避免桥墩产生P-delta效应。研究结果表明：该精细化建模方法能较好地还原真实事故情况,并且碰撞过程满足能量守恒定律,沙漏能仅为总能量的2.3%;网格尺寸为35 mm和50 mm时桥墩的损伤情况、碰撞力和最大位移均比较接近,100 mm网格桥墩产生的碰撞力和最大位移偏大;ANSYS/LS-DYNA软件默认加载方式下的桥墩轴力呈现幅度较大的波动,最大轴力比预期轴力高75%,采取的重力初始化方法能够在一定程度上消除ANSYS/LS-DYNA软件的固有弊端,避免P-delta效应。该精细化建模方法能有效实现车桥碰撞模拟,并且能够取得良好的精度,可为未...     

地铁乘务排班计划优化的最短路快速算法

乘务排班计划是城市轨道交通运营管理中的重要环节,为了解决目前乘务排班效率低下的问题,对乘务排班计划进行优化。在考虑便乘的情况下,以乘务排班计划总接续时间最小及总运营成本最小为目标建立地铁乘务排班计划编制的双目标优化模型。在满足相关约束条件的基础上,将乘务作业段按照早、白、夜班分成3组,以乘务作业段为顶点,乘务作业段之间的接续关系为弧构建早、白、夜班的网络图,并形成乘务作业段接续时间矩阵,将乘务排班转化为最短路问题。运用相关最短路算法进行求解,该算法采用动态优化逼近的方法,一条最短路径即为一个乘务任务。以成都地铁5号线为例进行乘务排班计划编制,对模型和算法进行测试。研究结果表明：在求得的乘务排班计划中,早班乘务任务个数为53个,任务时长为280 h 34 min 57 s;白班乘务任务个数为41个,任务时长为199 h 54 min 51 s;夜班乘务任务个数为49个,任务时长为215 h 25 min 37 s。总乘务任务个数为143个,总工作时长为695 h 55 min 25 s。与手工编制结果相比,降低了乘务排班计划的总成本及接续时间,提高了求解效率。     

基于NSGA-Ⅱ算法的陡波型柔性立管优化设计方法

在柔性立管中部添加浮力块可使其形成陡波构型,合理的浮力块布置对陡波型柔性立管整体性能具有重要意义.论文以陡波型柔性立管悬挂点张力和锚固点张力为优化目标,以立管最大有效张力和最小弯曲半径为约束条件,构建了多目标优化模型.针对我国某海域应用于浮式生产储油装置的陡波型柔性立管系统,选取立管动态响应最大的4种典型工况开展动态时...     

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.     

面向车身数字化工艺开发的多机器人避障算法

在汽车行业制造流程快速向“数字化”与“智能化”转型的背景下,制造工艺自动开发技术获得学术与产业界的广泛重视。针对车身制造过程多机器人工位中自动化工艺路径规划问题,提出基于智能化算法的多机器人系统避障与协调规划算法。针对现有机械臂在复杂多障碍物环境中局部路径规划时间长的问题,提出改进的APF-RRT*的机器人避障方法,缩短算法的迭代次数以及路径的总长度,实现局部路径的优化,提高局部避障算法的搜索效率。     

基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。