汽车侧向加速度软测量方法研究

针对实车侧向加速度难以测量的问题,以车辆2自由度动力学模型为基础,构建了基于自适应卡尔曼滤波器的侧向加速度软测量方法.通过仿真试验表明,软测量得到的侧向加速度与车辆的实际侧向加速度基本一致,该软测量方法能够在车辆行驶的全工况(涵盖线性区和非线性区)下对侧向加速度进行准确估计.     

基于Paramics仿真验证的北京市快速环路入口匝道最优控制

在Metanet模型基础上对北京三环快速路进行建模,在Paramics微观交通仿真软件里建立一完整的三环路网平台,并提出最优控制目标。在优化方法上,对匝道调节时间进行实时编码,采用遗传算法对控制目标进行整体优化、并进行仿真,得出该算法对改善整个环形路网交通状况有比较好的效果,提高了行车速度和道路利用率。     

参数辨识在船舶运动控制中的研究与应用

本文以系统辨识的方法,对船舶运动模型--KT方程的参数进行辨识.通过分别研究最小二乘法和遗传算法在船舶运动方程参数辨识中的应用,提出了一种结合最小二乘法和间接模型参考自适应法的混合辨识算法,并经仿真实验数据的辨识结果分析,有力地证明了本方法的可行性和合理性.     

舰舵参数分析仪的设计与实现

介绍舰舵参数分析仪的设计与实现过程。该分析仪采用自适应遗传算法实现对舰船运动系统的参数辨识,并将参数辨识结果和舰船运行状况进行实时显示,从而为自动舵的开发和调试提供了科学依据。     

基于混合遗传—模拟退火算法的集装箱班轮航线配船模型

集装箱班轮航线配船是制订船舶生产计划的中心环节,是复杂的、多因素的系统优化问题,其目的是充分利用现有条件和资源,以最少的投入或消耗,换取最大的产出或效益。随着运筹学的兴起和发展,特别是线性规     

基于遗传算法的最小阻力船型优化设计

遗传算法是一种全局最优化算法,它能够克服传统优化方法的缺点和不足,从而获得全局最优解。因此,为了获得阻力性能更好的优良船型,将遗传算法进行适当改进并用于船型优化中,进行最小阻力船型优化设计,以非线性兴波阻力理论(Rankine源法)为基础,利用遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。在优化过程中,把总阻力作为目标函数,设计变量取船型修改函数的参数,确保排水量为基本约束条件下,对船体前半体型线进行优化研究。选取某高速巡逻艇作为初始船型进行优化计算,获得的最优船型总阻力降低了13.1%,兴波阻力降低了21.7%,表明遗传算法用于船体线型优化设计是行之有效的。     

船艉结构静动态多目标优化设计

建立用于船体结构静动力学性能一体化设计优化的2种多目标优化模型:基于多目标遗传算法的多目标优化模型和基于多学科优化技术的多目标协同优化模型。模型均使用矩阵描述由板材厚度和骨材型号构成的离散设计变量集,以结构质量最小化和最大加速度最小化组成多目标函数。以某集装箱船艉部结构为例,对其进行了结构静力学、动力特性和动力响应的计算分析与优化设计。优化后的结构不仅具有更轻的质量、更低的振动水平,而且具有更高的固有频率储备,同时仍满足强度和刚度要求。     

基于多目标遗传算法的潜器外形优化设计

计算流体力学软件应用于潜水器外形优化设计时,精度虽高,但效率低下。因此研究了试验设计和响应面模型技术,提出了一个潜水器外形优化设计的策略。其基本思想是:首先应用Gambit软件的日志文件建立起水动力分析模型,然后根据设计要求选取设计变量,用试验设计的方法在设计变量空间里选取样本点并进行阻力性能计算,得到各样本点的响应,并建立阻力、包络体积的二阶多项式模型响应面模型。潜水器设计时需要考虑能源与设备布置要求,因此将阻力与体积作为艇型优化的两个目标,研究了多目标遗传算法,并给出了Pareto最优解集。结果表明,文中采用近似模型的艇型优化过程,不但效率得到提高,精度也能得到保证,而且由CFD结果建立的阻力估算公式可以为后续设计带来很高的参考价值。     

大型军用仓库资源配置规划研究

针对大型军用仓库的资源配置规划需求,分析构建了资源配置问题的两层决策模型,提出了综合满足上层投资指数和下层保障时间要求的多目标优化资源配置策略,阐述了与遗传算法设计相关的初始配置确定、染色体构建、适应度函数选择等技术问题。仿真证明,经优化后的资源配置方案在满足任务保障时间要求的前提下,可以最大限度地降低投资成本和建设难度,对资源配置规划研究具有普遍意义。     

基于自适应多门限的窄带干扰抑制算法的研究

在分析基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制算法的基础上,利用变异系数解决了该算法在信噪比高时干扰抑制性能急剧下降的问题。数字仿真结果表明,应用变异系数后的算法不仅可有效抑制直扩系统中的窄带干扰,且易于工程实现。