一种船体分段漆料全覆盖的喷涂路径规划方法

针对船体分段规则结构面喷涂不能够满足漆料全覆盖的现状,提出一种基于灰狼算法的船体分段结构面漆料全覆盖的喷涂路径规划方法。首先根据待喷涂结构面范围构建平面喷枪喷涂模型,确定区域全覆盖喷涂路径目标函数,通过灰狼算法求解目标函数获得喷涂间距、速度等关键参数进行仿真喷涂。结果表明,采用规划后的路径进行喷涂能够使漆膜覆盖且不超出整个结构面,同时保证了漆膜厚度平整性,从而有效提高了漆料利用率与喷涂效率,达到改善船体结构面喷涂的目标。

一种多模式协作遗传算法

该文主要针对遗传算法在实际操作应用中遗传算子和参数选取的复杂性,分析和探讨了一种多模式协作遗传算法。对于不同的优化问题以及遗传算法的不同运行阶段,引入局部遗传算法来实现一定领域中几种改进的遗传算子的适应性选取,使它们能够有效协作并且能够有效发挥各自特长,形成一种具有广泛适用性的算法模式。使用者可以在缺乏理论指导和经验参数情形下,不再凭借许多对比实验来选取合适的算子类型,方便和拓展了遗传算法的使用,并且通过试验证明了该方法的有效性。

高校智能排课系统中蚁群算法的应用探讨

高校排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题。本文对蚁群算法、排课相关问题进行了阐述,并利用二部图结构构造了排课数学模型,提出了基于蚁群算法的排课方法。实验结果表明:蚁群算法的排课结果比现用的教务排课系统排课结果更具合理性。

耙吸式挖泥船装舱过程中土壤参数估计与模型验证

耙吸式挖泥船的装舱优化过程中包含很多与土壤类型有关的疏浚参数,而不同工况下土壤类型并不十分清楚。文章采用模式搜索算法估算泥舱内沉积过程中与土壤类型相关的疏浚参数,并验证不同工况下土壤参数估计值对舱内沉积过程的影响,说明在不同工况下对相关参数校准是必要的。

适用于欺骗问题优化的分段遗传算法

为了有助于克服遗传算法中的模式欺骗性问题 ,本文基于遗传算法在不同阶段运行性能的不同 ,并且借鉴新达尔文主义中生物进化的选择机理 ,分析和探讨了一种适应性分段遗传算法 ,并且通过试验证明了该方法的有效性。

云计算技术在信息化教学环境中的应用研究

本文从云计算与云计算辅助教学的基本概念出发,将云计算技术引入高校的信息化教学环境建设,描述了能够实现教学资源共享,融硬件、资源、应用、管理、服务于一体的云教育平台的基本概念,同时分别对云教育平台的功能结构和整体架构做了进一步设计和阐述。

清华大学教务管理系统在排课问题中的应用与思考

综合教务系统的使用对教务管理信息化乃至整个教学过程都产生了深远的变革。分析教务管理系统的应用状况,总结使用经验,对进一步提高教务管理效率,优化排课结果具有非常重要的意义。本文结合江苏科技大学实际情况,对教务管理中的课程安排问题进行了实践、总结与思考。

耙吸挖泥船溢流损失估算的一种方法

结合国外相关领域的研究资料,从耙吸挖泥船疏浚机理出发,通过对泥舱系统动态建模,预估了泥舱溢流量与溢流密度,对溢流损失做出了定量分析,并利用实船实测数据进行验证,效果良好。溢流损失大小的确定对于挖泥船决策支持和自动控制是至关重要的,也为开发有效的辅助疏浚决策软件提供了理论依据。

类电磁粒子滤波预估耙吸挖泥船土壤粒径研究

在耙吸挖泥船疏浚作业的过程中,土壤粒径难以及时测量,如果对每一粒土壤粒径进行测量会耗费大量的时间与成本.一旦工况发生改变,则需要继续投入大量的成本,导致工作量的海量上升.土壤粒径的大小与疏浚作业中的其他参数如静水沉降速度、沉积物实际密度等有关,文中以耙吸挖泥船动态沉积模型为基础,通过一种基于类电磁机制的粒子滤波算法进行土壤的粒径估计.类电磁机制的粒子滤波算法将采样的粒子看成是带电量的粒子,通过电荷之间的吸引与排斥让粒子集朝着更优的解值方向移动,使估计值与真实值更加接近.试验结果表明:类电磁机制的粒子滤波算法相对于标准粒子滤波能更好的估计土壤粒径,结果更加精确.

基于跨校区的高校排课改进研究

高校课程表的编排是一项十分复杂、棘手的工作。目前,国内绝大部分高校利用计算机编排课表,不仅提高了排课工作的科学性,而且大大减轻了工作人员的工作强度,提高了工作效率。但是,高校在利用计算机编排课表过程中还存在很多问题亟待改进,例如,教师资源短缺情况下的跨校区排课难问题。本文结合作者排课的工作经验,针对当前国内高校普遍存在的跨校区排课难的实际性问题,以计算机自动排课系统为基础,从排课流程上给出了有效的改进方案,改进方式采用了简化"排课"这一多目标组合优化过程的策略。针对市际间跨校区排课问题,在简化策略基础上提出了时间模式表概念,利用时间模式表对需跨校区教师的课表加以人性化限制,并给出了具体的排课算法流程。通过实践证明,实施效果良好,可加以推广。

影响数据准确性的因素研究

本文首先论述了软件质量中数据准确性与数据正确性之间的异同,然后从开发工具、软件设计、软件编码、版本管理、程序发布方面讨论了对于数据准确性的影响因素,为提高数据准确性提供了一定的理论分析依据。

基于乡村振兴的农业经济管理优化措施

随着新农村建设的深化落实,为高效实施乡村振兴战略,相关人员必须重视农业经济管理工作,在具体运作时,结合农村实际情况,合理调整经济结构,助力新农村建设。基于此,文章首先分析农业经济管理的要素,随后阐述农业经济管理工作中存在的问题,并提出优化措施,最后分析开展优化工作的作用,以供借鉴。

耙吸挖泥船沙床高度与土粒径在线估计

沙床高度与土壤土质作为调整耙吸挖泥船疏浚策略的重要依据无法通过传感器直接测得。针对这一问题,结合动态沉积模型对沙床和与土质相关的土壤粒径进行分析,对疏浚过程土质的变化方式进行两种模拟,以"新海凤"号为例利用实测数据对模型进行校正。通过模式搜索离线估算疏浚工况的土壤平均粒径,采用粒子滤波算法在验证沉积模型的基础上对沙床高度与土质粒径进行在线估计。仿真结果表明,对粒径建立随机游走模型更能拟合装载曲线,同时沙床高度也受疏浚土质的影响。理论成果为疏浚工程提供参考,并将应用于挖泥船辅助决策系统中。

自航式耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计

目前耙吸挖泥船疏浚效果的评价主要依靠施工人员的常识经验,例如以牺牲大量的施工时间来换取泥沙产量的最大化,反而造成单土方成本较高。结合耙吸挖泥船厦门港实测施工数据,构建多指标疏浚性能评价体系,各性能指标的权值采用熵值法进行确定。研究表明:多指标评估体系能够更加全面、客观地反映耙吸挖泥船疏浚性能,且与挖泥船辅助决策系统的测试结果保持一致。

基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析

土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机(SVM)构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。

基于超级电容的车客渡船能量管理策略

针对车客渡船航行过程中因推进电机需要频繁大尺度启动和制动而造成船舶电网易产生较大波动、能量管理复杂的问题,提出一种基于超级电容的车客渡船能量管理策略。采用模糊自适应(PID)控制策略对储能系统充放电进行控制,以直流母线电压为目标,通过Matlab/Simulink建立仿真模型,并搭建超级电容能量回收试验平台,验证该能量管理策略的可行性。结果表明,超级电容能对推进电机制动能量进行缓冲存储,提高能量的利用率,同时还可以减小船舶电网的波动,避免发电机组频繁调节,提高电网的安全性。

基于Hadoop技术的挖泥船大数据平台架构研究

基于大数据背景下对海量疏浚历史数据进行高效存储、提取和处理的目的,采用了Hadoop技术,通过建立挖泥船大数据平台并结合数据挖掘算法,完成了对疏浚大数据的采集、存储和分析。以挖泥船疏浚实例为应用背景,通过使用Hadoop平台的数据挖掘工具Mahout对疏浚工艺点进行了聚类研究,并根据聚类结果给出了初步的疏浚性能评估。结果表明,实现基于Hadoop技术的挖泥船大数据平台对于海量挖泥船疏浚历史数据进行高效存储、提取和处理具有重要的现实意义。

基于蝙蝠算法优化模糊神经网络的耙吸挖泥船耙头吸入密度研究

耙吸挖泥船的耙头产量主要取决于耙头的吸入密度,准确的吸入密度预测对提高耙吸挖泥船疏浚产量具有重要的意义。针对目前对吸入密度预测方法存在精度低、实时效果性差的缺点,提出了一种蝙蝠算法与模糊神经网络相结合的预测方法。通过实测施工数据,构建BA-FNN预测模型。实验表明:BA-FNN预测精度高且稳定性能好,能够为耙头产量预测以及指导施工提供科学有效的参考依据。

自航耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计

结合国外相关领域的研究资料,提出一种基于挖泥船实测数据对疏浚性能进行评估的方法,并对疏浚性能评估系统进行设计。通过性能评估指标,根据产量和时间效率对疏浚周期性能进行连续评估,提供与疏浚工况相适应的最佳疏浚参数,实现疏浚过程和生产效率的自动优化,达到提高挖泥船性能和效率的目的。