土坡非圆临界滑动面求解的混合搜索方法

在非圆临界滑动面的搜索中,先进行圆弧滑动面的搜索,将得到的临界圆弧滑动面作为非圆临界滑动面搜索的初始滑动面,采用改进粒子群优化算法——快速粒子群算法寻优;然后根据搜索到的较优值缩减搜索域的范围,再利用改进和声搜索算法寻优,将得到的结果作为问题的最优解。最后采用Spencer法计算滑动面的安全系数,并利用2个复杂土坡作为算例来检验混合方法的有效性。比较结果表明:该方法适用于多变量优化问题的求解。     

3维搜索引擎

现实世界存在于三维空间里，那为什么还要用文本进行在线搜索呢？美国Imaginestics LLC（图像液面控制）公司或许能给出答案。该公司已开发出一种名为3D—Seekcom的搜索引擎，这种引擎可让工程师通过图画和图像而不是文本，进行搜索。[第一段]     

一种改进的神经网络及其在交通流量预测中的应用

针对BP神经网络运行的特点，提出用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络。实例证明，该神经网络的进化建模方法设计简单．模型性能评价全面合理，全局搜索效率较高，能有效地用于短时交通流量的预测。     

基于并行遗传神经网络算法的限制搜索区域最优路径方法

在大规模路网的路径诱导中，研究了基于神经网络的交通信息实时预测方法，构造了具有时变性的路阻矩阵，解决了传统静态路阻存在的局限性问题；探讨了基于并行遗传算法的最优路径求解问题，给出了相应的遗传、变异算子和群体更新方式，提出了矩形限制搜索区域方法，降低了并行遗传算法的搜索范围，解决了遗传算法在大规模路网中求解最优路径时存在的实时性差、收敛速度慢等问题；仿真实验表明该方法满足大规模路网路径诱导的准确性、实时性和快速性要求。     

列车气动试验数据场插值方法研究

试验数据场插值方法是列车气动试验数据可视化研究的重要内容之一,本文根据列车气动试验数据场的特点,在深入探讨试验数据场四边形网格划分算法和等参变换的区域映射插值算法的基础上,提出了数据场网格划分和区域映射相结合的插值方法。这种插值算法对分布于列车自由表面的曲面域气动试验数据场插值很有效,具有插值精度较高、算法简单、容易编程等优点,将这种方法应用到列车气动试验数据可视化系统中,进一步证实了该方法所具有的优越性。     

网格计算技术的特点及关键技术

介绍了网格计算的特点、关键技术及需要研究的问题。