基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法

为解决智能驾驶系统中夜间车辆检测误检多、远处小目标检测效果差的问题,在RetinaNet的基础上对损失函数进行全面优化。在分类损失函数方面,分析了负样本与正样本交并比的产生机理和对训练的影响,构造了关联交并比的分类损失函数,利用负样本交并比使网络注重于训练难分类负样本,同时利用正样本交并比提高了检测框的定位精度;在定位损失函数方面,改进了传统L1损失的归一化方式,提高了小目标检测能力。此外,针对夜间场景中的车辆特征对网络结构进行了优化设计,并在夜间车辆数据集上进行了测试验证,结果表明模型优化后的平均检测精度提升了14.6%。     

招聘问题的数学模型

对招聘过程中多个定性因素,采用了模糊语言评估,用等级测评法将各类指标模糊量化;运用了多属性决策中的目标规划,引入权重对同一优先级上的不同评价指标进行综合分析,从而解决了不同优先级上各级的择优选择问题;并针对不考虑应聘者志愿和考虑应聘者志愿两种不同情况,分别给出了两种录用分配方案。     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

利用时差与到达角双站对机动目标无源定位算法研究

该文提出了一种基于两站到达时间差和一个到达角的无源定位方法。以到达角消除时差定位的多值模糊,用最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现对海上机动目标的无源定位和跟踪。经计算机仿真后得到了满意的效果。     

基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别,着重研究了线谱特征提取方法,提出了一种自适应遗传BP算法,并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明,所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。     

航海安全水池三维造波机造波特性与实际波浪模拟应用

对船研所风、浪、流水池造波机的皮特性结合具体工程试验提供一些基本测试参数和使用范围,以波谱形式给出二维不规则波模拟结果,便于今后使用时进行参考。     

"海上安全与环境管理"硕士班教学计划概览

"海上安全与环境管理"硕士班是2005年经国务院学位委员会批准由世界海事大学(WMU)和大连海事大学(DMU)联合创办的一种继续教育模式。该合作项目主要由技术、法律(法规)和管理(经济学)三个关键部分构成,其目标是培养适应社会经济发展需要的高水平海事专业人才,解决海上安全与海洋环境保护中凸现并日益复杂的重要问题。经过几年的运作,到目前为止,该班已有两期学员取得毕业资格。"海上安全与环境管理"硕士班的教学计划,体现了国际海事教育主要内容和趋势,在此编发旨在为国内海事培训部门提供借鉴。     

卵形钢丝气门弹簧多目标优化设计

气门弹簧广泛应用以卵形钢丝为截面的弹簧.以最大切应力最小和质量最轻作为设计目标,采用NSGA-Ⅱ算法基于MATLAB对卵形钢丝气门弹簧进行多目标优化设计.针对一实例的优化结果表明,可以准确快速得到可靠的Pareto最优解集,该优化设计方法可以为卵形钢丝气门弹簧设计提供参考.