基于严格等式约束的推力分配算法研究

为提高动力定位系统的定位精度,本文提出了一种满足严格等式约束的改进遗传算法对推力分配进行优化.该方法通过分析目标函数中不同项之间的影响,确定了推力角的权值系数,并从二个方面对遗传算法进行改进,提高了优化速度及精度:一是继承上一时刻的精英个体来生成等距初始种群;二是结合自适应算法加强局部搜索能力.针对推进器之间的水动力干涉问题,基于推力损失模型对推进器进行分组,并通过错位安置以及采用在推力禁区内设置推力减额系数的方法来降低推力损失,最后利用改进的遗传算法对半潜式平台动力定位系统的推力分配进行了仿真模拟.仿真结果表明,提出的方法在满足等式严格约束的基础上,降低了推进器推力的水动力损失,进而提高了系统的定位精度以及运行的经济性.     

航班快速恢复建模与仿真研究

随着民用航空的发展与竞争,航班延误不仅影响航空飞行的安全与正常,更与航空公司的运营效率、运营成本及乘客利益息息相关。针对某一恶劣天气影响,对某公司受影响航班进行重新调配,考虑到航班的备降、盘旋等待、延误、取消等多种状态,以总成本最小为目标函数,建立航班快速恢复模型,通过MATLAB运用遗传算法设计航班恢复算法进行求解,得出最经济的航班恢复方案。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

芳香硫酸酯酶定点饱和突变方案的比较

目的比较随机引物与精确引物PCR扩增实施绿脓杆菌芳香硫酸酯酶(Pseudomonas aeruginosa arylsulfatase, PAAS)定点饱和突变的整体效率及成本,以建立高效实用的定点饱和突变方案。方法以大肠杆菌碱性磷酸酶(Escherichia coli alkaline phosphatase, ECAP)与PAAS融合表达质粒为模板,分别用针对PAAS目的位点的随机引物、精确引物等量混合物及单个精确引物,进行全质粒PCR扩增构建定点饱和突变体库;碱裂解细胞后高通量测定PAAS突变体与ECAP活性比值进行筛选,比较3种定点饱和突变建库方案需筛选的单克隆数量、所获突变体种类、整体耗时、整体成本及影响因素。结果用随机引物PCR对M72位定点饱和突变有明显密码子偏好性,筛选超600个单克隆仅获得10种预期突变体,但对G138位定点饱和突变未见明显的密码子偏好性且筛选不到150个单克隆获得18种预期突变体;精确引物等量混合物对M72位实施定点饱和突变,筛选不超过190个克隆成功获得19种预期突变体;单个精确引物对M72位逐个PCR实施定点饱和突变,仅各筛选2个单克隆就获得19种预期突变体。单个精确引物逐个PCR实施定点突变所获饱和突变体库完整,需筛选的单克隆数最少,总耗时和总成本最低;相比之下,用随机引物和精确引物等量混合物实施定点饱和突变时,所需筛选的单克隆数、整体耗时及成本均显著增加。结论解析序列-活性关系时,用单个精确引物逐个PCR实施定点饱和突变有显著整体成本和效率优势;仅筛选阳性突变体时,用精确引物等量混合物进行PCR建库在成本和效率上更有优势。     

D30G型双联平车装运超长变截面货物最优跨装支距研究

在对D_(30G)型双联平车通过曲线线路时货物几何偏差量构成分析基础上,研究如何通过恰当选择双联平车的货物支承距(跨装支距),合理布置变截面超长跨装货物内、外偏差量,降低货物整体超限程度。     

基于遗传算法的船舶横向运动水动力参数辨识的研究

随着海上资源开发与航运物流的发展,海上舰船的动力性能和载重量也不断提高。其中,船舶的动力性能直接决定了船舶的航行安全,对船舶动力性能进行分析和优化有重要的意义。本文研究的主要内容是船舶运动水动力参数的辨识,采用基于遗传算法的参数辨识方法,并详细介绍了该基于遗传算法的横向运动力参数辨识的过程,具有重要的意义。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

预制综合管廊接头抗剪性能与等效模拟方法

预制管廊接头力学性能及设计方法研究尚属于起步阶段,理论尚不成熟,对接头受力性能的认识尚不清晰。为研究预制管廊接头的抗剪性能及影响因素,基于福建省平潭预制拼装综合管廊工程,以典型的双舱和三舱预制拼装综合管廊结构为例,采用PLAXIS 3D岩土有限元程序建立预制管廊接头精细化三维数值模型,深入分析管廊接头的抗剪性能及影响因素,并提出合理实用的管廊接头等效模拟方法。研究结果表明,不设置剪力键时接头的极限总剪力降低了11.1%,设置剪力键能够明显地改善接头的抗剪性能;接头剪切强度和剪切刚度均与预应力基本呈线性关系;采用等效界面模型可以比较合理地模拟剪力键接头的抗剪力学行为。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。