基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。     

基于海事卫星时延和频偏的远海飞行器跟踪方法

针对海上飞行器难以实现实时安全定位的问题,研究利用海事卫星时频数据对海上飞行器进行跟踪的方法,实现主动地跟踪远海飞行器的轨迹.介绍并分析现有自适应转弯模型的缺点以及交互式多模型算法(IMM)在测量数据为时延和频偏情况下存在的问题.在此基础上提出基于时延约束的自适应转弯模型,该模型通过引入时延数据建立转弯速率估计器,估计目标可能的位置和对应的转弯速率,进而估计出目标的速度矢量.简要地介绍了频偏的计算模型以及粒子滤波算法,给出了远海飞行器跟踪的算法流程图.使用Matlab进行了二维对比分析,并使用专业的仿真软件卫星工具包(STK)搭建远海飞行仿真环境,生成仿真的飞行参数、卫星时延以及频偏等数据用以验证模型的可行性.仿真结果表明:①在测量数据为时延和频偏的情况下,传统交互式多模型算法难以适用,容易出现滤波发散;而自适应转弯模型能够很好地估计目标的轨迹,且不需要人为设置转弯速率.②使用该模型可以较为完整地得到远海飞行器的轨迹,且平均经纬度误差在0.2°以下,最大经纬度误差约等于0.8°.      

卡尔曼滤波算法在船舶航行轨迹异常行为检测中的应用

现代船舶的信息化、自动化程度不断提高,自动识别系统(AIS)、电子海图综合系统(ECDIS)和船舶总线通信系统等先进技术在船舶上的应用越来越广泛。随着内河航运和远洋海运的发展,海事交通管理部门对船舶航行轨迹异常行为的检测显得尤为重要。本文主要针对船舶在区域内的航行轨迹异常行为检测问题,结合卡尔曼滤波算法,设计一种船舶异常航线检测系统,并对该检测系统的性能进行仿真分析。     

免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究

在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法.为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度.仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行.     

汽车雨水管理的数值仿真与评价

汽车在雨天行驶时,落到侧窗表面的雨水会影响驾驶员的侧向视野和后视野,从而危及行车安全,故侧窗雨水管理对于整车安全非常重要。但迄今为止对于侧窗雨水管理问题尚未有一个统一而有效的评价方法。为此,本文中应用液膜模型和拉格朗日粒子模型对某款SUV进行了雨水仿真,基于人机工程学和粒子束轨迹技术提出了侧窗雨水管理的评价方法,并对仿真结果进行了相应的分析。     

Fe掺杂TiO2纳米粉体制备及光催化性能研究

为了探究煅烧温度和Fe离子掺杂浓度对TiO2纳米粉体晶体结构和光催化性能的影响,以TiCl4、NH4 OH、Fe(NO3)3·9H2 O为原料,采用共沉淀法成功制备了Fe掺杂TiO2纳米粒子,并通过XRD、UV-Vis等测试手段对样品进行了表征.结果表明:(1)TiO2纳米粉体的晶粒尺寸随煅烧温度升高而增大;(2)粉体...     

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。     

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.