遗传算法在船舶动力机械混合隔振系统优化设计中的应用

阐明了混合隔振问题的实质就是综合被动隔振系统和主动控制系统的多目标联合优化设计.运用子结构导纳综合法分析了应用混合隔振技术的双层隔振系统的功率流传递特性.采用遗传算法对混合隔振系统进行了优化设计,并作了数值仿真.     

基于混沌优化的电力无源滤波器参数设计

针对目前电网谐波治理,考虑到无源滤渡器设计的现状,以及现有优化设计方法中假设条件较多、寻优能力不强等问题,提出了一种无源滤波器的多目标优化设计方法.利用混沌算法,将无源滤波器的初期投资、无功功率补偿、滤波后电网谐波含量作为目标,进行无源滤波器的参数优化设计.实践证明,该方法设计的无源滤波器具有较好的综合性能.     

最佳纠错码的快速译码

论文介绍了纠８位突发错误的最佳码的构造和截短，给出了基于字节运算的快速译方法及实现步骤，此法的一般性还可推广应用到共它循环码。     

多值非线性系统的自适应控制

提出了带有多值非线性环节的线性离散系统的自适应控制算法，仿真实验的结果表明：该算法简单易行具有明显的优点，跟踪误差比采用一般的自适应控制算法时要小得多，且能保证闭环系统大范围近收敛。     

大型图的割集算法研究

割集的概念与性质在网络问题的研究中受到广泛重视,但目前的割集搜索算法可操作性较差.提出了一种适合大型图的割集搜索算法CSA-CJ,利用二进制数分割无向图的顶点集,通过对子图各顶点的关联集的运算产生相应的割集.该算法简单适用,易于用计算机实现,尤其适合于大型图的割集搜索.     

尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。     

人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的鲁棒性列车运行图编制方法

以列车优先级、追踪运行间隔时间和连发间隔时间限制为约束条件,以旅客列车的走行公里总数、平均旅行速度、对标准计划的延迟总时间和延迟时间方差,以及货物列车的日车公里总数和日产最6个指标无量纲转化后的合计值最大为综合目标函数,建立列车运行图编制优化模型.为增加列车运行图的鲁棒性,引入虚拟车和缓冲时间槽2个参数,采用改进的粒子群优化算法给出鲁棒性列车运行图编制方法.以5个车站、5列旅客列车和7列货物列车构造模拟环境,采用该方法进行列车运行图编制模拟.结果表明:该方法可铺画出更优的列车运行图,计算效率高;在行车计划受到扰动后,虚拟车和缓冲时间槽释放资源,运行图可以较快地恢复到可接受范围,容错鲁棒性好.     

坡道起动加速试验结果的折算模型研究

平均加速度和剩余加速度是评价动车组、城轨车辆加速性能的关键指标,一般由平直轨道上的起动加速试验结果计算获得;但有时会受试验条件限制而选择在坡道上实施。现建立一个数学模型,采用逼近方法,将在坡道上进行起动加速试验的结果折算到平直轨道上,并可用折算后的结果计算加速性能指标,对模型的精确性影响因素、坡度大小的限制条件进行了分析。通过模型将坡道起动加速试验结果折算到平直道并和实际平直道试验结果进行了对比,验证了折算模型的可行性和准确性。该模型还可以推广应用于惰行或制动距离的坡道折算和回转质量系数计算等。