基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

基于AHP-TOPSIS的山区低等级公路路面破损评价方法

以山区低等级公路路面为研究对象,依据不同种类路面的破损危害性不同,拟在公路路面评价中提出路面破损指数概念,对山区低等级公路路面破损程度进行综合评价。所用模型是利用层次分析法(AHP)对不同种类的路面损毁危害性进行赋权,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算山区低等级公路路面破损程度与最优情况的贴近度,进而将山区低等级公路路面破损情况转化成区间为[0,1]的路面破损指数,其中路面破损指数越大表示路面的破损程度越高。此模型方法简单,能够运用少量数据对山区低等级公路路面的破损程度进行定量评价,可为山区公路的养护工作提供更准确的数据参照。     

层次分析法在宁波港锚地选择中的应用

随着宁波港的快速发展,港口与锚地发展的矛盾日显突出,锚地规划及功能的划分也极不合理。本文通过AHP方法进行分析,得出锚地选择的合理性方案。     

带孔沉箱结构类型与经济效益分析

通过大连华能电厂的循环水取水口工程实例,对不同的大型带孔沉箱结构进行了结构和经济效益的分析比较,以期推广受力性能较好、施工方便可行、经济效益较好的新型沉箱结构。     

开关磁阻电机最优化设计的研究

ＳＲＭ优化设计问题属于带多个约束条件的非线性规划问题，除变量的离散性外，约束条件众多且非线性程度高，目标函数是离散跳跃的，本文着重对ＳＲＭ最优化方法进行了研究，提出了一种改进的增广Ｌａｒｇｒａｎｇｅ乘子法，与罚函数法相比，对复杂数学模型的优化具有明显的优越性。     

海战场环境下的C3I系统测试评估方法研究

在一套C^31系统指控系统的研制，开发和维护过程中C^3I系统测试起着至关重要的作用：从C^3I系统测试结果的可信性来说，实兵演习、实装试验无疑具有最高的可信性，但从工程实现的角度来看，实兵实装试验需要动员大量的人力物力，并且某些特定情况下，大批次、密集目标的试验不可能使用实装完成。因此，研究一种以仿真与实兵试验相结合的科学可行的试验与测试方法；研究应用仿真代理的技术解决无线分布式条件下C^3I系统试验分析数据的收集问题；研究C3I系统评测可测性指标的建立，以及测试方法的研究；为复杂大系统试验、测试和评估提供殚诊专持和测试方法．     

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。     

基于层次灰色模型的铁路技术创新绩效综合评价

运用技术创新基本理论,结合铁路技术创新实际,从效益(经济、社会)增长、市场状态(市场份额、市场营销)改善和创新主体素质(技术装备水平、管理水平)提高3个方面建立了评价铁路技术创新绩效的多级指标体系。将层次分析法(AHP)和灰色系统理论结合起来建立了层次灰色评价模型(HGM),运用该模型对铁路技术创新绩效分别从整体和分项进行了综合评价,得出:铁路技术创新绩效绩优度为“一般”,其主要原因在于铁路运输市场状态改善中市场份额扩大程度较低。实证分析结果表明:改进层次灰色评价法(层次灰色评价模型)为一种评价铁路技术创新绩效的有效方法。     

步进式同步装配线的改进

通过对传统的同步装配线与现代的非同步装配线的对比分析,结合自动装配的技术要求,对步进式同步装配线提出了改进方案。改进后的步进式同步装配线,既实现了自动装配的功能,又保持了步进式同步装配线的优点。     

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。