基于自适应引力算法的桥梁监测传感器优化布置

针对桥梁健康监测中传感器布置优化问题,提出了一种基于自适应引力算法的传感器优化布置方法。以模态置信准则为基础,构造满足传感器优化布置的适应度函数;针对引力搜索算法开发能力不足,对衰减因子α进行了自适应改进。搜索初期α较小,粒子以较大步长进行全局搜索,增强了算法的搜索效率;搜索后期α较大,粒子以较小的步长进行局部搜索,提高了算法的搜索能力,避免落入局部极值点。改进后的自适应引力算法通过双重编码的方式,使算法可以解决离散型的传感器布置问题;以马水河大桥为例,验证算法的可行性。结果表明,改进后的算法有很好的寻优能力,能够准确高效的确定传感器优化位置。     

4PL信息平台的分析与设计

随着物流企业向信息化、集成化和专业化转变,第四方物流（Fourth party logistics,下文简称4PL）顺势发展。本文从4PL的物流运作模型出发,分析了4PL信息平台的功能需求和特点,提出了采用SOA架构建立信息平台的合理性和必要性,给出了4PL的基本业务流程,设计了4PL信息平台的总体架构,实现了多源异构信息集成,为其物流信息平台的实现提供了基本框架。     

自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法。该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合。经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征。内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征。     

中心修正投影结合IGWO-SVM的滚动轴承故障分类方法

针对滚动轴承故障分类中全局信息损失和模态识别精度低的问题,提出一种中心修正投影算法(center modified projection, CMP)结合改进的灰狼算法(improved grey wolf optimization, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的滚动轴承故障分类方法。首先,融合样本高维空间全局分布信息和样本局部信息提出CMP降维算法,利用CMP的信息保留能力,实现轴承信号特征矩阵降维;其次借助钟形收敛曲线不同阶段下降速度的差异性特点以及前进式搜索和包围式搜索模式优化灰狼算法收敛性能,并利用IGWO实现SVM参数的自主寻优;最后采用优化后的SVM进行轴承故障分类识别。该方法充分结合了CMP的特征信息保留能力和SVM的小样本分类性能,有效减弱特征冗余成分对诊断结果的影响。多组对比试验表明,所提方法能有效的去除冗余成分,较好的保留样本空间分布信息,具有较好的分类性能。     

航空货站自动化存取系统作业调度优化

为从作业调度角度提高航空货站自动化存取系统运作效率,在分析双板作业和防冲突避让对指令序列完工时间影响的基础上,以指令序列完工时间最短为优化目标,建立了航空货站自动化存取系统调度优化模型,并设计了一种改进的蚁群算法对模型进行求解.为避免算法在搜索过程中陷入局部最优,在引入权重信息素和随机扰动策略的基础上,提出了具有变异率的状态转移参数,用于在寻优过程中决定蚂蚁的移动方向.仿真结果表明:改进的蚁群算法较基本蚁群算法和遗传算法具有更好的全局搜索能力和求解精度,所提出的调度优化方法获得的指令序列完工时间较先到先服务调度策略有至少37%的改进.     

BP神经网络在机场货运站生产调度中的应用

分析了机场货运站生产调度系统在执行过程中存在的不确定性作业调度,提出了利用BP神经网络对作业执行时间进行预测,根据预测结果进行作业调整,并以按航班出库作业预警为实例,给出了具体模型以及详细的处理流程。结果表明,将BP神经网络应用到生产调度系统中,预测准确率高,解决了作业时间延误的问题,提高了生产调度过程的可控性。     

改进的自适应遗传算法及其性能研究

遗传算法的优良性能使其被广泛应用于现实许多工程领域中,但该算法由于随机搜索而带来的收敛速度慢、易产生局值、不稳定等问题,给其应用带来很大的困难.论文首先针对收敛速度慢,提出使用遗传迭代次数自适应控制选择算子,达到对收敛速度的自适应控制.其次,针对局值问题,提出一种新的改进自适应遗传策略,其交叉和变异算子能够根据前两代适应度变化进行自适应调整.最后,使用Matlab7.0对所选的函数进行优化仿真,通过比较仿真结果得出改进的自适应遗传算法在处理收敛速度和避免易产生局值方面具有较明显的优势.     

改进YOLOv3算法的交通多目标检测方法

针对交通场景中目标像素占比小、互相遮掩等因素造成漏检、误检的问题,提出了基于YOLOv3的多目标检测方法。该方法在YOLOv3网络结构中植入空间金字塔池化模块以增强特征表达,同时提出一种多尺度特征融合机制兼顾获取空间信息和语义信息,通过扩展预测层的预测分支来细化待检目标的语义信息。此外,将改进的K均值聚类算法用于提取先验框的初始中心点,提升预测锚框与待检目标的匹配度,并运用柔性非极大值抑制算法进行置信分数的灵活调整。基于混合数据集的实验结果表明,所提方法有效地提升了检测精度。