长冲隧道进口段开挖方法的优化分析

根据隧址区工程地质特征,建立了长冲隧道进口段的有限元模型;模拟了台阶分部法和CD工法开挖隧道的过程,通过对围岩的位移和应力特征、屈服接近度和支护结构受力特征的分析,从施工工序和施工力学角度对两种开挖方法进行了比较,结果表明设计推荐采用的CD工法较台阶分部法没有明显的优势。     

混合动力客车制动能量回馈及控制仿真研究

基于AVL Cruise软件建立了并联式混合动力客车模型,设计了并联混合动力客车控制策略,在纯电机制动模式和机电混合制动模式下对混合动力客车的能量再生制动进行了仿真。仿真结果表明：在纯电机制动模式下能较充分回收汽车制动动能,但是制动效能较低;在机电混合制动模式下,制动效能高,与纯机械制动效能基本一致,但电机再生制动回收能量的效果不很明显。     

实时水中目标辐射噪声仿真技术研究

水中目标辐射噪声主要包括平滑连续谱和线谱2部分,对平滑连续谱建立的功率谱数学模型,可以按照需求确定模型参数,通过Levinson算法递推出AR模型参数.对线谱的主要来源进行了分析,推导了线谱的简要模型,并考虑了多普勒效应.给出了水中目标噪声的简要仿真模型,并提出一种在微机平台上利用DirectSound接口,使用普通声卡对辐射噪声进行播放的方法,利用信号量方法解决了实时无间断播放的问题,可用于声呐员训练和航行模拟系统的听觉仿真.     

UML状态图映射为Petri网模型的方法研究

UML广泛应用于软件建模,然而UML是半形式化的,这使得很难对其进行严格的语义分析和正确性验证。状态图作为UML动态描述机制的重要组成部分,同样存在这样的问题。Petri网作为一种图形化建模工具,具有严格的形式化语法语义,而且有很多成熟的分析方法。本文提出了将UML状态图映射为Petri网模型的方法,并结合实例对映射后的模型进行分析,验证了模型的一系列正确性。     

基于多层次本体集成的服务系统建模

服务系统建模是服务科学的研究重点之一,在业务领域进行组件化设计,并与信息系统保持动态一致性,需要解决组件的适应性、多粒度和社会因素建模等问题.本文分析对比了传统企业建模、服务建模和本体在建模领域的应用,将本体引入服务系统的建模之中.在分析服务系统、技术系统、组织管理和服务的基础上,重点研究了本体建模中的层次性设计,提出了以技术链为基础,以服务为导向,基于多层次本体集成的服务系统建模方法论,并分析了相关的技术方法.     

基于弃尾队列的SCTP稳态吞吐量建模与分析

流控制传输协议（SCTP）是一个基于IP网络用于传输信令的新传输协议．由于其具有很多新的特性尤其对多宿的支持,使得其正在成为一种通用传输协议．本文对基于弃尾队列情况下的流控制传输协议的数据传输进行建模,得到一个稳态吞吐量关于丢包率的函数关系,并对结果进行仿真验证和分析．实验结果显示,该模型能够很好的估计流控制传输协议在弃尾引发丢包情况下的稳态吞吐量．     

交通灯控制系统中黄灯时间的确定

城市交通网络中的十字路口是冲突交通流汇聚的节点,安全问题十分突出,黄灯在交通信号系统中起着非常重要的作用。在力学和运动学原理的基础上,提出保守黄灯时间的数学模型,并在此基础上对模型进行逐步修正,最后建立有效黄灯时间的数学模型,将该模型与实际情况进行拟合,可使其合理性得到验证。     

基于参数化建模的渔船军运改装结构分析系统

总结了各型号渔船改装的规律和特点,采用参数化设计理念,开发了专用结构分析系统,利用Delphi对ANSYS进行了封装,用户只需输入简单的船体结构参数和军用荷载,系统即可自动实现对改装渔船结构的整体有限元分析,极大地降低了结构分析的难度,提高效率、降低成本。计算结果显示,系统采用的整体结构分析方法与传统的针对构件的局部强度分析方法相比,能更科学地反映结构承载情况,结构加强部分截面明显减小,有效减少了附加重量,节约了改装费用。     

���е�·��ͨϵͳ�Ķ�̬�����Petri����ģ�����

城市道路交通系统是一个同时具有离散和连续动态,并包含大量随机不确定因素的动态系统,具有动态、并发及同步等特征.在目前交通状况日益复杂的情况下,其动态及随机不确定特性愈加明显.对城市道路交通系统进行建模分析,是深入了解交通状况、进行交通诱导及控制的关键.本文在基本Petri网的基础上,将广义随机Petri网(GSPN)与交通流概念相结合,建立了符合交通流概念的动态流随机Petri网(FSPN)模型.该模型可以很好地描述城市道路交通流的动态及随机特性,并能对城市道路交通系统中的某些随机现象作出很好的解析描述.文中针对四相位十字交叉口给出了动态流随机Petri网建模实例;活性分析表明,该模型能有效避免系统并发性带来的死锁现象.最后仿真运行分析和性能分析进一步证明了动态流随机Petri网的有效性.     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。