集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作.     

基于多运动场耦合的转向系统多目标优化设计

考虑悬挂缸的动刚度特性及轮胎的非线性特性,将转向机构、悬挂、轮胎三运动场进行耦合处理,建立转向系统多目标优化数学模型,对400 t重型矿用自卸车转向系统进行更精确地优化设计. 应用物理规划法,构建转向系统物理规划优化设计模型,通过遗传算法进行模型求解及初步筛选,最后对车辆进行紧急双移线试验,仿真分析其操纵稳定性,实现转向系统优化解集合的最终筛选,为最优解的确定提供了一种新方法.      

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。     

点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

透水性沥青混合料目标空隙率的确定方法

为了有效减少路面地表径流,发挥透水性沥青路面的透水功能,明确空隙率、有效空隙率及渗透系数三者之间的关系,以便确定符合地域降雨特点的透水性沥青混合料目标空隙率,依据水量平衡原理和水力学理论,建立了基于有效控制路面地表径流的透水性沥青路面的渗透-蓄水简化模型。通过试验分析,明确了透水性沥青混合料的空隙率、有效空隙率及渗透系数有很好的线性相关关系。通过设计降雨量、透水性沥青路面计算面积和路面综合坡度等为计算参数,得到了透水性沥青混合料的目标空隙率计算方法。该方法能够针对不同地区的降雨特点,计算出满足透水功能的透水性沥青混合料的目标空隙率。     

桁架结构多目标优化的NSGA-Ⅱ改进算法

为克服桁架结构多目标优化设计中约束条件和离散变量处理困难、收敛效率低等问题,在保留原算法优点的同时,对多目标进化算法NSGA-Ⅱ进行了改进。为了验证改进效果,对经典的空间桁架结构进行了优化;并与其他算法的优化结果进行了比较。结果表明改进算法在桁架结构优化中的表现优于原算法和其他算法,具有良好的收敛性和稳定性。     

一种雷达高分辨距离像模板库建立方法

对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。     

海浪磁噪声背景中动目标航空磁异常检测算法

针对传统正交基分解检测算法不适用于海浪磁噪声背景下动目标检测航空磁异常检测问题,提出了基于自适应海浪磁噪声抑制的动目标航空磁异常检测算法.基于Weaver海浪磁场模型提出以观测海洋风浪谱生成的风浪位移信号作为参考噪声输入,利用最小均方自适应滤波算法对海浪磁噪声进行估计和抑制.基于传统正交基函数分解算法和动目标的航空磁异常探测模型,设计了动目标航空磁异常检测算法.仿真实验数据处理结果表明,该算法具有较好的海浪磁场抑制能力,能极大地提高海浪磁噪声条件下微弱磁异常动目标的检测能力.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

高中生物教学探讨

生物是高中阶段重要的课程,对提高学生的生物科学素养,提高学生的综合素质,培养更全面的学生具有重要促进作用。本人就如何开展生物教学,如何让生物教学与时俱进,适应新课标和社会发展要求做一些阐述。