基于蒙特卡洛和BIM的CRTSⅢ型板式无砟轨道铺设工期仿真

以高速铁路1榀32 m标准简支梁上的CRTSⅢ型轨道板铺设为对象,开展铺板工艺过程及工期的三维仿真模拟研究。根据32 m简支梁上CRTSⅢ型板铺设工艺,将铺设过程分解为16道工序,并在京沈(北京—沈阳)高铁施工现场获取每道工序的持续时间样本各100组,拟合确定各道工序持续时间的概率分布。基于双代号时标网络计划图,应用Revit软件,以蒙特卡洛方法开展工序工期和铺板总工期仿真模拟并建立对施工过程进行动态演示的轨道板铺设BIM模型,确定1榀32 m简支梁上CRTSⅢ型板铺设总工期的概率分布。研究结果表明:应用Revit软件建立具有模拟工期信息的轨道板铺设BIM模型,能形象展示工期仿真结果,实现CRTSⅢ型板铺设进度和施工质量档案的可视化管理。     

柔性网络计划工期及关键线路研究

传统网络计划边长是固定的,而实际的建筑工程工序持续时间受到诸多偶然因素的影响而呈动态变化.提出随机边长的“柔性网络计划”模型,依据Monte Carlo模拟的基本原理,以Microsoft Visual Basic.Net2005 Beta为平台,开发相应模拟分析软件,以实际工程案例研究其可行性.认为:柔性网络计划可以提供总工期的变化范围,给出所有工序成为关键工序的概率,为工程决策提供更多信息.     

为随机数实现及变换方法研究

随机数在现代生活中,特别是在系统仿真中起着重要的作用。利用自然特性来得到随机数不太实用。因此,需要研究产生伪随机数的方法来满足不同的需求。首先研究生成均匀分布和白噪声伪随机序列的方法,然后给出了根据均匀分布随机序列产生任意概率分布的伪随机数序列的算法。并根据这些算法进行了建模仿真,且对仿真所得的伪随机数序列进行了统计分析,结果表明符合概率分布要求。     

基于系统仿真的施工导流不确定性分析

施工导流系统风险分析采用Monte-Carlo计算机仿真方法，改变了传统导流标准设计只考虑单一水文不确定性因素及数学模型中水力参数为定值的限制．而基于多元不确定性因素的仿真，由于水文和水力参数的不确定性，使仿真计算的堰前水位具有不确定性．为此，建立了施工导流仿真运算数学模型，采用计算机仿真方法模拟系统运行过程，求解堰前水位，应用中心极限定理确定仿真最小运行次数，通过数据统计分析，描绘出堰前水位的经验累计曲线和概率分布曲线．定义系统在设计挡水位失效的概率来描述施工导流系统的风险率，根据概率分布曲线确定现行导流标准下系统的风险率，为施工导流决策提供技术支持．     

基于柔性铰链的像旋补偿机构设计与分析

针对空间相机系统的像旋问题,利用柔性铰链设计一种新型的像旋补偿机构,通过带动空间相机旋转进行像旋补偿;根据柔性单元的结构特性建立柔性单元的理论计算模型,通过有限元仿真,计算多组不同结构参数的柔性单元的变形,根据理论模型分析柔性单元变形与各结构参量的关系,最终确定柔性单元的几何参数,并对其进行有限元仿真。结果表明:仿真结果与理论计算模型的最大相对误差均小于5%,验证了理论计算模型的准确性;该机构能够实现空间相机转角为-3′～3′的像旋补偿,并且控制精度较高。     

节理岩体数值模拟及力学参数确定

采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点. 首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的.     

步兵作战仿真中的榴弹毁伤模型研究

榴弹是步兵作战中造成目标毁伤的主要弹药，步兵作战仿真系统中榴弹毁伤模型的准确性将直接影响到仿真结果的准确性和可信性。本文根据榴弹引信的差别，分别建立了碰爆榴弹和空爆榴弹对人员目标的毁伤概率模型，并给出了基于随机数抽取的毁伤仿真方法，并通过仿真实例证明了这两种模型的可行性。     

步兵作战仿真中的榴弹毁伤模型研究

榴弹是步兵作战中造成目标毁伤的主要弹药,步兵作战仿真系统中榴弹毁伤模型的准确性将直接影响到仿真结果的准确性和可信性.根据榴弹引信的差别,分别建立了碰爆榴弹和空爆榴弹对人员目标的毁伤概率模型,并给出了基于随机数抽取的毁伤仿真方法,并通过仿真实例证明了这两种模型的可行性.     

某深水开敞式码头船舶荷载现场试验研究

介绍对某港煤码头进行的深水开敞式码头船舶荷载现场试验的测试内容,方法和结果,以及对测试资料的概率统计分析结果,通过对船舶荷载的概率分布规律的研究,提出在可行度设计中,撞击能量可采用对数正态概率分布、系缆力最大值可极值Ｉ型概率分布作为荷载模型,靠船速度可采用极值Ｉ型概率分布作为靠船速率计算模型。按南京水利科学研究院建议公式计算的波浪作用下系泊船舶的撞击能量较按规范公式计算的撞击能量与现场试验结果更为     

MSC.ADAMS处理刚柔耦合系统高速和大变形问题的局限性

为了研究ADAMS软件对工程中因为刚柔耦合产生的高速及大变形问题的解决能力,通过分析其多体系统动力学理论基础,发现ADAMS软件在柔性体刚柔耦合方面存在的缺陷.以MSC.ADAMS软件为基本仿真软件,通过ANSYS软件与其联合使用,对旋转柔性板和柔性梁的动力学问题进行仿真.将仿真结果与现有文献的计算结果进行比较,说明ADAMS在考虑大变形以及高转速刚柔耦合动力学计算方面的局限性.在计算高速以及大变形问题时,ADAMS结果发散,计算失效,而一次模型的结果是收敛和准确的.     

改进遗传算法在含DG配电网故障定位中的应用

大量分布式电源接入配电网使其结构复杂多变,导致标准遗传算法故障定位效率和准确性受到影响。根据配电网运行的实际情况搭建故障定位数学模型,对标准遗传算法的开关函数和评价函数进行改进,提高了算法的容错性和准确性;引入配电网分级处理的概念,对配电网进行分区处理,将整个配电网分为若干个独立区域,缩短了算法中解的维度,从而提高算法定位的效率;最后通过MATLAB对不同故障类型算例进行仿真,结果表明改进后的遗传算法在含分布式电源的配电网中有很好的容错能力,通过对其仿真时间和精准度进行分析,结果表明算法运算效率和准确性都很高。     

基于交互频率的动态网络上的社会知识传播研究

知识传播过程和社会网络结构的演化往往是同步进行的.基于交互频率的动态网络社会知识传播模型(SKD)在知识传播过程中,随机选取的目标节点会依据与邻居节点的交互频率来决定知识传播的对象,或者断边重连到网络中的任意一个非邻居节点.将SKD模型与随机化模型和基于知识距离的传统知识传播模型(TKD)做了对比实验,实验结果表明:SKD模型的知识传播速度要快于随机化模型和TKD模型;更重要的是,SKD模型在网络结构演化过程中呈现出同配性,网络结构的同配性是社交网络的一项基本结构属性.该工作对于理解知识传播和网络结构的联合演化过程具有十分重要的意义.     

高精度故障电弧检测多传感器数据融合算法

 由于故障电弧的物理特性复杂, 且电路中存在与故障电弧波形相似的负载, 因此传统 检测故障电弧的方法误判率较高. 提出了一种多传感器数据融合算法, 用于提高故障电弧的检测精度. 该算法包括自适应加权融合算法和神经网络融合算法, 实现了对温度传感器、声音传 感器和弧光强度传感器所获取的传感信号的数据融合. 自适应加权融合算法克服了单个传感 器的不确定性, 实现了同质传感器中故障电弧特征的提取, 为神经网络融合算法提供了精确的测试样本数据; 神经网络融合算法可自行调整各类异质传感器的权重, 使故障电弧的辨识率更高. 实验结果表明, 该算法可有效提取故障电弧的特征, 辨识精度超过98%, 实现了高精度的故障电弧检测.     

基于有效带宽的无线因特网自适应录入控制策略

基于宽带无线IP网络的有效带宽概念，提出了一种能自适应调整蜂窝录入控制阈值的录入控制算法。仿真结果表明，在满足相应的阻塞概率情况下，呼叫的切换掉话率更小，并能保证网络资源的最大利用率。     

无线mesh网络的动态品质优化分析

为获得全控型无线mesh网络的最优控制品质,首先分析影响全控型无线mesh网络控制品质的因素主要为网络时延,而为了获得较好的控制品质必须取得最小的网络时延,建立了最小网络时延的相关优化模型,并应用分支边界算法求解,最后通过相关数值计算和仿真分析,由仿真结果可知通过调节网络节点个数和数据流成功获得信道的概率以及任意节点获得信道后传输成功的概率降低网络时延,从而明显改善整个全控型无线mesh网络的控制品质.     

含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法

建立了含分布式电源的配电网重构问题数学模型,重点研究了求解该问题的混合型粒子群算法.针对该算法稳定性差以及收敛速度慢等缺点,提出了改进算法的3个解环启发式原则.并利用一个实际算例对算法的改进效果做了检验.结果表明:针对该问题,改进后的混合型粒子群算法的稳定性和计算效率均有明显提高.     

基于GD-FNN的药物注射系统辨识

针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络（GD-FNN）应于药物注射系统辨识。学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度。     

A P2P load balancing-supported ID management algorithm

Load balancing is a critical issue in peer-to-peer networks. DHT (distributed hash tables) do not evenly partition the hash-function range, and some nodes get a larger portion of it. The loads of some nodes are as much as O(log n) times the average. In this paper, a low-cost, decentralized algorithm for ID allocation with complete knowledge in DHT-based system is proposed. It can adjust system load on nodes’ departure. It is proved that the ratio of longest arc to shortest arc is no more than 4 with high probability when network scale increases non-strictly. When network scale decreases from one stable state to another, algorithm can repair the unevenness of nodes distribution. The performance is analyzed in simulation. Simulating results show that updating messages only occupy a little of network bandwidth.     

WDM波长路由光网络中基于优先级的路由算法

在综合考虑光路径跳数、链路拥挤程度以及整个网络剩余资源对路由选择影响的基础上,提出了一种支持优先级的路由算法．该算法给较高优先级的链接请求安排较多的资源,从而降低高优先级的阻塞率,同时优化低优先级请求的阻塞率．计算机仿真结果表明,同传统的路由算法Fixed-Alternated Routing algorithm(FAR)相比,该算法在支持优先级路由的同时能有效降低网络各优先级的阻塞率．