具有内部纵板的水下有限圆柱壳体的强迫振动

运用拉格朗日方程,导出具有内部纵板铰接或固接的水下有限圆柱壳体的振动方程。平板和圆柱壳体的位移场皆采用假设振型展开形式,而壳体和平板之间的位移连续条件通过引入拉格朗日乘子法实现。壳体振动诱发的流体负载采用格林函数和边界振速乘积的边界积分方程表示。采用文中方法得到的壳体结构自然频率和强迫响应同解析法、有限元结果符合良好,表明该方法对于处理具有内部平板结构的有限圆柱壳体的动力学问题有较好适用性和较大潜力。     

基于拉格朗日方程的小车跷跷板状态反馈控制研究

针对具有多变量、非线性特性的小车跷跷板系统,提出了一种状态反馈控制方法.在该方法中,利用拉格朗日方程建立系统的数学模型,用状态反馈控制的方法设计小车跷跷板系统的控制.最后的数字仿真结果表明了该方法的可行性.     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

A new model for simulation of cold roll-forming of tubes by using spline finite strip method

A new model,called object model,for the simulation of cold roll-forming of tubes is presented.The model inherits the advantages of old models and is the embodiment of forming process that the strip is rolled step by step from feed rollers to last rolling pass.The elastic-plastic large deformation spline finite strip method based on updated Lagrangian method has been developed by improving the stiffness and transition matrix.Combined theory formulas and new analytical model,the forming process of a tube has ...     

基于ADMM方法的新增列车条件下灵活的列车时刻表优化算法研究

以高速铁路走廊为背景,旨在研究新增列车条件下的列车时刻表优化问题.为了获得更加实际和更加灵活的列车时刻表,提出基于小时时段的灵活列车出发时间窗、不固定列车停站方案、停站时间、列车发车顺序、越行时空位置的灵活架构.通过构建时空网络,将列车时刻表问题中的列车安全间隔约束和越行约束表示为列车占用弧段的不相容关系,将灵活构架下...     

基于多目标的城市公交站点布设模型的研究

基于车辆配置限制的站距模型,重点研究城市公交站距和站点布局的方法,同时结合模型模拟路网对其进行检验,结果证明．该方法原理简单易行。与实际结合比较紧密,对我国城市公交规划具有一定的指导意义。     

基于椭圆拟合的隧道点云数据去噪方法

针对地铁隧道这一狭长密闭环境,激光雷达相较于传统隧道形变检测方法具有显著优势.由于受环境以及隧道中安装的大量设备的影响,数据中会包含大量噪声点,无法得到隧道完整内表壁数据,从而影响到数据在形变检测及三维建模等方面的应用.结合最小二乘法和拉格朗日乘数法对隧道点云模型进行椭圆拟合,并将其应用于圆形隧道点云滤波,利用各区域数...     

物质构形下的大应变固结方程及其矩阵表述

本文从连续介质力学的基本原理出发，用拉桥朗日描述方法建立了物质构形上的饱和土本三维大变形固结控制方程，并给出了相应的矩阵表述，为大变形固结有限元分析打下了基础。     

技术站配流与调机运用综合问题的拉格朗日松弛算法

技术站调度问题中配流与调机运用是关系密切的两个基础问题。基于单机器调度和资源分配理论,构建单解单编技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型,同时确定出发列车的编组内容和调机的解编任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站加权总停留时间最小。设计拉格朗日松弛算法松弛掉连接约束,将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题,对偶问题采用传统次梯度优化算法求解。最后,采用既有文献算例对该算法的有效性进行测试,结果表明:与分支定界算法相比,该算法能够实现计算质量和时间的较好折中。     

联合L1范数和迹范数的数据降维模型及其优化算法

主成分分析(PCA)是多元分析中广泛应用的降维方法,但是传统的降维模型一般是基于矩阵的秩,然而秩的计算是非凸、不连续的问题且计算复杂。本文针对这一问题,提出联合更具鲁棒性的L1范数和具有凸性的迹范数建立一种联合数据降维模型,针对模型的优化提出基于拉格朗日乘子的优化算法。最后将模型应用于UCI数据集以及Yale人脸数据集和扩展Yale B人脸数据集进行数据处理。数学分析和可视化实验结果都表明模型和优化算法是有效的。