国产18MW汽轮机次末级型线部分的改进设计

对南京汽轮电机集团有限责任公司生产的型号为L18－3．43燃气／蒸汽联合循环系统中的汽轮机次末级叶片进行优化设计,大大改进了该级的气动性能,级效率显著提高。为中小型汽轮机通流部分的优化设计积累了宝贵的经验。     

基于时空分析的地图匹配算法研究

地图匹配技术被广泛用于GPS导航、城市道路交通状态分析等领域。针对目前城市浮动车数据量日益庞大,地图匹配算法实时性差、匹配率不高的缺点,提出了一种基于时空分析的地图匹配算法。算法在对城市路网建立网格索引的基础上,综合考虑了空间几何、路网拓扑信息及上下文因素对选取GPS投影点的影响,大大提高了匹配效率和匹配精度。实验结果表明,算法能够满足工程应用中浮动车地图匹配的实时性和准确性。     

平面多边形边界模型的光线追踪

本文设计了一系列用于光线与平面多边形边界求交的算法,其中包括包围体的设计,构造包围体层次树,层次树的历遍,光线与多边性的快速求交及法向量的计算。这些算法是简单     

动态物理拓扑下基于CPS的混合交通牵制控制

随着自动驾驶技术的发展,传统人驾车与自动驾驶车将在一段时间内共存,形成一类新型混合交通.网联自动车的出现为车辆协同行驶提供了新的控制手段,传统的混合交通效率优化控制方法更多地立足于宏观流量的控制或小群体的局部优化, CAV对交通优化作用的潜能还有待开发.鉴于此,首先给出混合交通的信息物理描述,揭示混合交通物理拓扑的动态性;然后提出一种动态物理拓扑下基于CPS的混合交通牵制控制方法,该方法通过调节网联自动车的行驶状态,间接影响、诱导和控制交通中存在的传统人驾车,从而优化整个交通系统.基于Matlab的仿真实验验证了所提出方法的有效性,而基于SUMO的仿真实验表明所提出的牵制控制方法在更真实的场景下依然适用.     

改进时间序列模型在高速公路短时交通流量预测中的应用

为了提高短时交通流预测精度,针对传统时间序列模型在进行交通流量预测时存在无法动态调整模型参数、样本量过大导致序列的平稳性减弱、建模过程复杂等不足,从样本序列的动态选取及模型识别两方面进行优化,提出了一种改进的时间序列模型。利用渝武高速公路微波车检器的实测流量数据对改进前后的时间序列模型进行了实验验证和对比分析,结果表明改进后的时间序列模型有效克服了传统时间序列模型的不足,并对不同的交通流状况具有较好的适应性,无论在工作日还是节假日均具有更高的预测精度。     

基于路网拓扑结构的无方向参数地图匹配算法

利用车辆行驶的连续性,将比较车辆行驶轨迹与地图道路相似性的问题转化为在多组候选道路中选择一条连续的,可能性最大的道路作为匹配结果。充分利用了网络拓扑结构和车辆必定经过确定道路的特性,对不可能的待匹配道路进行剪枝,减小了计算量。此外,在匹配过程中不需要方向参数,算法适用面较广。     

多维频繁情节挖掘在电信告警信息分析中的应用

电信网络每天都要产生大量的告警信息,这些信息中隐藏着网络结构相关的有用知识。基于对电信网络告警信息的特点的分析和针对现有挖掘方式的不足,论文提出一种从电信网络告警信息中挖掘频发的模式知识的思想方法———多维频繁情节挖掘。挖掘的多维频繁情节可以帮助网络管理人员分析告警信息和诊断故障。     

基于动态二进制搜索算法的改进防碰撞算法

该文在动态二进制搜索算法的基础上提出了一种新的防碰撞算法,该算法充分利用已得到的冲突信息,有效减小判断过程中数据的传输量。通过对新算法的分析,可知本算法相对于动态二进制搜索算法有明显的优势。     

基于改进BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立了基于改进BP神经网络的道路交通事故预测模型。选取人口密度、路网密度和机动车辆密度作为交通事故预测模型的输入神经元,采用道路交通综合死亡率作为道路交通事故的输出评价指标,对道路交通事故进行预测。实验结果表明,该预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,验证了该模型的可行性和有效性。     

面向多任务的制造云服务组合

针对云制造系统中面向多任务的制造云服务组合问题,研究建立了问题模型并提出了求解算法.以面向单任务的制造服务组合方法为基础,融入多任务多联盟生成问题的相关假设和基本原则,建立了基于服务质量的多任务云服务组合模型.继而基于对该模型特征的分析与把握,提出基于矩阵实数编码的改进遗传算法.该算法设计了与矩阵实数编码相适应的行交叉/变异、列交叉/变异和点交叉/变异算子;同时基于对问题模型相关约束的考虑,设计了合法性修复策略.仿真实验表明,该算法能有效并以较高效率求解面向多任务的制造云服务组合问题.