基于群决策和熵权法的换道轨迹评价研究

针对换道轨迹评价中指标间的信息重叠和指标权重设定的主观性问题,提出了基于相关性分析和因子分析的评价指标选取方法,从16个参数中选出了表征舒适性、高效性、平顺性、生态性和安全性的11个评价指标;运用层次分析法计算指标主观权重,运用群决策理论计算专家权重,运用熵权法计算指标客观权重,从而提出层次分析法、群决策理论和熵权法相结合的指标权重设定方法,计算得出安全性、高效性、舒适性、生态性、平顺性的权重分别为0.73、0.15、0.06、0.04、0.02,从而建立换道轨迹评价体系,并用该体系对驾驶模拟获取的换道轨迹进行了评价。结果表明,提出的换道轨迹评价体系较为全面且减少了指标间的信息重叠,综合了主观上的专家经验和客观上的数据信息使评价结果更为合理,对轨迹性能的重要性排序可为轨迹规划中设置约束条件时的侧重倾向提供参考;构建的换道轨迹评价体系和提出的评价方法为换道轨迹评价提供了参考。     

基于二进制粒子群算法的母联闭合型电网重构策略

为解决母联闭合型电网发生故障时的电网重构问题,提出一种基于二进制粒子群算法的电网重构策略.根据深水半潜平台电网特殊的网络架构和电气特性,建立以最大程度恢复重要负载供电为目标,以电网结构和系统容量为约束条件的母联闭合型电网故障恢复模型.为提升求解效率,为该模型设计基于二进制粒子群算法的两阶段优化求解流程,并将求解结果与混...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

邻近堆载作用下群桩变形特性的室内模型试验研究

为研究邻近堆载对高速铁路桥梁群桩产生的影响,根据相似比理论设计了室内模型试验,采用慢速维持荷载法确定模型桩竖向极限承载力,施加桩顶竖向荷载使其处于正常工作状态,研究堆载等级、堆载大小、堆载形式对桩身变形的影响.结果表明:堆载作用下前排桩附加弯矩最大,边桩附加弯矩大于中间桩附加弯矩;前排桩1/10桩长处出现最大附加正弯矩...     

基于粒子群算法的异形斜拉桥成桥索力优化

异形斜拉桥的结构比较复杂,受力特点与常规斜拉桥不同,传统的索力优化方法存在不适用或优化过程烦琐的问题。粒子群算法可高效、便捷地得到合理的成桥状态,实现索力优化的自动化和智能化操作。为验证结合粒子群算法的索力优化方法的可行性,以某异形斜拉桥项目为依托,利用Midas Civil软件建立三维有限元模型,以最小势能为目标函数,结合粒子群算法自主编写MATLAB程序,对桥梁成桥阶段状态的索力进行优化,并将该方法与传统索力优化方法进行对比。结果表明：传统的索力优化方法不适用于异形斜拉桥,传统的最小弯曲能量法只减小主梁和桥塔的刚度,无法得到可行性结果,虽然添加约束条件后可得到斜拉桥的合理成桥状态,但操作过程烦琐;基于粒子群算法的索力优化方法可更大程度利用斜拉索,获得合理的成桥状态,同时优化过程也更加简便、高效。     

深圳地铁罗湖站施工新技术应用

介绍在深圳罗湖地铁站施工中一些新技术及新技术的应用效果,包括大体积混凝土裂缝控制技术、DWU型钢边橡胶止水带技术、超深基坑信息法施工技术、土钉墙支护技术、建筑防水新技术、新型模板与脚手架施工技术、粗直径钢筋连接技术、可回收锚杆应用技术、人工挖孔咬合桩技术等,可供同类型工程施工参考。     

“双高”背景下航海技术高水平专业群的建设路径分析

国家的海洋强国战略,福建省的海洋强省战略和泉州市推进海洋经济高质量发展实施方案均涉及航运业,是国家有关职业教育改革的重要举措,为对接产业需求,建设多学科跨专业航海技术专业群,为培育航运业、船舶业亟须的高素质技术技能型人才带来了机遇和发展的窗口期。泉州海洋职业学院把握机遇,以专业群建设为契机,主动适应航运、船舶产业链新需求,为实现“航运强国”“造船强国”梦共同培育高素质技术技能型人才。     

双电机耦合驱动电动汽车驱动模式划分与优化

为充分发挥一款双电机耦合驱动系统电动汽车(DMCP-EV)多驱动模式的节能优势,制定了基于系统效率最优的驱动模式控制策略。根据该双电机耦合驱动系统的结构特点,定义了电机4种驱动模式并分别建立其动力学驱动模型和系统效率模型。在满足动力性要求的前提下,分析并划分了各驱动模式的工作范围,以系统效率为优化目标,采用粒子群优化算法进行优化,获得最佳的驱动模式切换控制和转矩分配策略。开展了Matlab/Simulink仿真和硬件在环试验验证。结果表明,经系统效率优化的驱动模式在满足动力性要求的前提下,有效提高了双电机耦合驱动系统的经济性,能耗降低11%。     

基于港口群联合调度的防台锚地规模优化研究

为了丰富我国港口防台锚地规划研究、提升港口航运安全、进一步促进港口可持续发展,合理规划应急锚地容量,以船舶数量、靠港船型、锚泊面积及台风影响情况作为因素分析锚地需求,并以港口群联合调度为主要手段,考虑锚地建设成本、维护成本以及基于联合调度的船舶疏散避台航线费用,优化防台锚地建设面积,在保障整个水运系统安全的基础上,减少建设维护成本。以福建省沿海港口为实例的研究表明,在资源共享、联防联调的基础上,能够合理配置锚地资源,确定科学的防台锚地规模,保障福建航运系统安全。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。