简介：船舶螺旋桨的设计主要分为理论法与图谱法，目前，图谱法设计已有成熟的计算程序与之匹配，采用遗传算法搜索进行船舶螺旋桨优化设计是一条新的思路。采用WageningenB图谱的回归多项式，利用遗传算法的高效、并行、基于适应度函数的搜索法，进行螺旋桨优化设计，将螺旋桨直径、螺距比和盘面比作为设计变量，空泡性能作为约束条件，在保证目标转速的前提下优化船舶航速。经优化设计实例计算表明，遗传算法适用于船舶螺旋桨的优化设计。

简介：准确测量铁路货运列车车辆的重量对于货物计量、监控车辆超偏载、确保行车安全具有十分重要的意义,文中介绍了一种能够测量货车重量系统的组成和工作原理,同时论述了利用遗传算法对测量数据进行处理,找出和真实数据误差最小的数值,从而提高测量精度的方法。

简介：引航员登轮水域的选址位置关系到引航作业安全、周围船舶通航安全和港口运营效率等.本文通过分析引航员登轮水域特点及需求,得到引航员登/离轮水域选址问题的3个目标,即安全性、经济性和效率性,然后利用选址理论及方法,建立考虑引航员被派遣艘次的引航员登轮水域多目标选址模型,最后选择在解决多目标优化问题上优势明显的遗传算法,对选址模型进行求解,经算例验证,该方法有效可行.

简介：本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。

简介：针对船舶柴油机故障数据少,而正常状态数据丰富的特点,建立粒子群支持向量数据描述的混合算法,对柴油机缸内工作过程进行状态评估.选取并处理缸内气体压力变化数据,并将其作为基准数据,对示功图特征参数进行提取与计算,运用粒子群优化算法获得最优参数,并代入支持向量数据描述算法模型,以获得最小封闭超球体理论半径,将状态点距离正常工作过程理论球心位置的数值与理论半径的数值作对比,以评估柴油机缸内工作过程,并采用待测半径占理论半径相对长度的方式对评估结果进行打分.通过实例验证,表明该方法具有良好的实船应用价值.

简介：Inthenormaloperationcondition,aconventionalsquare-rootcubatureKalmanfilter(SRCKF)givessufficientlygoodestimationresults.However,ifthemeasurementsarenotreliable,theSRCKFmaygiveinaccurateresultsanddivergesbytime.ThisstudyintroducesanadaptiveSRCKFalgorithmwiththefiltergaincorrectionforthecaseofmeasurementmalfunctions.Byproposingaswitchingcriterion,anoptimalfilterisselectedfromtheadaptiveandconventionalSRCKFaccordingtothemeasurementquality.Asubsystemsoftfaultdetectionalgorithmisbuiltwiththefilterresidual.Utilizingaclearsubsystemfaultcoefficient,thefaultysubsystemisisolatedasaresultofthesystemreconstruction.Inordertoimprovetheperformanceofthemulti-sensorsystem,ahybridfusionalgorithmispresentedbasedontheadaptiveSRCKF.Thestateanderrorcovariancematrixarealsopredictedbythepriorifusionestimates,andareupdatedbythepredictedandestimatedinformationofsubsystems.Theproposedalgorithmswereappliedtothevesseldynamicpositioningsystemsimulation.TheywerecomparedwithnormalSRCKFandlocalestimationweightedfusionalgorithm.ThesimulationresultsshowthatthepresentedadaptiveSRCKFimprovestherobustnessofsubsystemfiltering,andthehybridfusionalgorithmhasthebetterperformance.Thesimulationverifiestheeffectivenessoftheproposedalgorithms.

简介：数据挖掘是近年来计算机科学领域非常热门的研究方向之一,是由数据仓库技术和机器学习发展而来.数据挖掘是指从海量的数据中找出隐藏的关系,是数据分析的高级阶段.在对数据挖掘的算法研究中,涌现出了很多优秀的算法.本文选择了IEEE评选出的十大经典算法,对其中的每个算法的原理、背景、发展、优缺点、应用领域等做了深入浅出的介绍,为相关专业领域的学习及研究提供参考.

简介：对一些复杂过程难以实现自动控制,而由人来控制却很好,文章分析了其中的原因,并将人的判定特点用模糊语言来表述,由此得到了模糊算法及过程的一个模糊模型,从而利用模糊模型和计算机来实现自动控制.

简介：

简介：日本铁道综合技术研究所开发了一种混合动力轻轨车（Hi-Tram），能够在直流600V或1．5kV高架供电线路上运行，也可以用车载直流600V锂离子蓄电池提供动力运行。在转换到蓄电池供电时，列车最多可运行30km。70km／h车辆在日本札幌一段25．8km线路上的商业运营中已经成功完成了试验。

简介：本文基于五阶Stokes规则波理论，提出了一种快速求解深海极限波浪运动特性的数学模型。研究中，按照卜跨零点和下跨零点的方法由计算或实测的极限波浪波面时间历程确定包含极限波峰或波谷的相邻两个周期的平均值为五阶Stokes规则波的波浪周期，然后根据极限波峰或波谷值反推确定波浪入射波幅。通过与已有的数值结果和实验数据对比，验证了本文所建立的数值模型可以快速准确的计算出极限波浪下的速度场，相比其他模型，更适合于工程应用。

简介：本文建立了一个关于铁路运营调度分布存储的多处理机调度任务的系统算法，引入了支持两级并行性的调度问题。并探讨了解决这个调度问题的高层分配策略，采用了行之有效的PT分配算法，在高层上为优化整个目标奠定了基础。

简介：以花清高速公路SMA混合料拌和施工为例，结合SMA的结构特点、技术要求和拌和设备的性能特点分析了改性沥青制备，SMA拌和时间、温度、级配控制，木质纤维的添加等因素对SMA改性沥青混合料质量的影响；并提出相应的质量控制要求。

简介：东日本铁路（JREast）开始试验世界首辆燃料电池混合动力车。虽然用氢动力燃料电池取代了内燃发动机，车辆的控制系统仍基于内燃混合系统。加速时由燃料电池和蓄电池提供电力，再生制动时为蓄电池充电。动车加1次燃料可运行80km。

简介：为研究现场热再生沥青混合料新沥青混合料的掺配比例,对比分析了0%、5%、15%和25%新沥青混合料掺量下再生沥青混合料的路用性能。试验结果表明,随着新沥青混合料掺量的增加,再生沥青混合料的高温性能逐渐下降;低温性能在新沥青混合料加入5%时大幅上升,然后随着掺量的增加,再生沥青混合料的低温性能改变不明显。冻融劈裂强度比随着新沥青混合料掺配比例增加而增大,浸水马歇尔残留稳定度和新沥青混合料掺量的关联性较小。以5%新沥青混合料掺量在广惠高速公路进行了试验段摊铺,并取得了良好效果。

简介：文章分析了WPT技术,在准同步采样原理的基础上,利用矩形自卷积窗作为加窗方法,对其控制系统电参量进行了测量,对实验测量数据进行了拟合以及误差分析。结果显示,该方法可以将采样不同步引起的测量误差控制在较好的范围内,适用无线充电器的电参量测量,有助于改善充电器的性能,提高运行指标。

简介：目前静载试验车辆布载均采用手工反复试算,确定指定效率η0的车辆布载确切位置更是困难,本文根据连续函数的性质证明了车辆布载方程η(l)-η0=0根的存在性,提出了指定效率时的快速布载方法,讨论了加载安全性问题,最后实现了荷载实验车辆自动快速布载系统,并给出了算例.

简介：传统关联规则挖掘算法所讨论的只是一次事务内部的模式，但实际应用中随着时间的推移，事务之间会有某种联系或发展趋势，传统关联规则算法则无法揭示其中的规律。将在SPAM算法的基础上进行改进，加入通用时间约束，提出一个新算法——TSPAM算法。TSPAM算法采纳SPAM算法中的相关概念和方法，在SPAM算法的裁减部分和候选集的生成部分进行改进，对其加入时间约束。实验表明新算法对挖掘具有时间特征的序列模式是行之有效的。

简介：分布估计算法是在遗传算法基础上发展起来的一类新型进化优化算法。分布估计算法采用概率图模型表示基因变量之间的连锁关系，以构建优良解集的概率分布模型和采样分布模型来实现迭代优化。详细分析分布估计算法的基本原理，对采用不同概率图模型的分布估计算法进行总结和分析，并针对分布估计算法领域的研究现状，提出仍需解决的主要问题。

简介：在基于数字图像处理技术的视频监控系统中，车辆信息和道路信息是最为重要的参数，但由于摄像机内外参数的不同将导致图像不同程度的非线性失真，影响正确的交通参数的获得和交通现象的正确判断。基于图像网格的非线性校正算法对此能进行有效的校正，为交通视频监控提供较为准确的信息参数。实验结果表明该算法有较高的精度，并在视频监控系统中有较好的应用。