基于挠度差值影响线的简支梁桥损伤识别研究

推导了简支梁某一点的挠度随移动荷载位置变化的解析解,在理论上证明了挠度差值影响线对结构损伤识别的可行性.提出用损伤前后一点的挠度差值来识别损伤,为验证该方法的正确性,采用一个单跨简支梁进行有限元模拟.通过有限元计算表明该方法对单损伤简支梁的损伤位置和损伤程度具有准确的识别能力.     

系统思维视野下的大型工程项目成功标准

引入了系统式思维,确定了基于可持续发展观视角下的效益性、参与性、公平性和可持续性的项目成功基本评价准则,并综合考虑不同利益群体的利益诉求,构建了大型工程项目成功的三维综合评价模型,从目标实现度、三重盈余绩效以及项目全寿命周期三个视角全方位审视了大型工程项目的成功。     

基于S3C2410电力线载波远程抄表系统的设计

提出并初步实现了基于电力线载波的三级架构的远程无线抄表系统,其中基于S3C2410处理器的集中器的设计开发为远程抄表系统的核心。该集中器可用于家用三表的远程抄表,与传统的人工抄表、电话线抄表相比,极大地提高了效率。同时在设计中增加了除电力线外的其他通信接口,便于因地制宜地采用符合实际的通信方式。     

恒向线主题直接正反解的高精度算法

为提高精度、统一算法,应用拉格朗日级数理论和计算机代数系统,推导了经线弧长和等量纬度的计算公式,提出基于墨卡托投影的恒向线主题正反算法.该算法不需要迭代,应用数学上角度的定义解决了恒向线主题反解中方位角的解算问题,且不需要进行象限判定.结果表明,该算法计算精度高,具有通用性,特别适用于电算化,对船舶的航迹计算和电子海图中的航线设计具有一定的应用价值.     

对光栅衍射实验中衍射条纹宽度的分析

通过对光栅衍射实验中衍射条纹宽度成因的分析,阐明实验中观测到的衍射条纹宽度主要是由平行光管的狭缝的宽度引起的,特别是在衍射角θ≤30°的小角度衍射、光栅常数a=1/300 mm,其效应大约是其他展宽效应总和的35~85倍。     

Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*

The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations.     

扫描军事地形图等高线的自动提取

等高线的提取对构建军事地理信息系统有十分重要的意义.针对扫描军事地形图提出了一种等高线提取算法,为了克服扫描引起的色彩混淆和假彩色,引入高斯核函数构造彩色分割特征集,用来更好的逼近等高线的颜色分布;并充分利用等高线的颜色和空间信息,使用松弛迭代的方法来分割等高线;最后对细化后的二值等高线进行粘连和断点处理.实验结果表明该算法对高质量和一般质量的军事地形图的等高线提取都具有实用价值.     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计,得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。