基于电磁层析成像的钢轨探伤传感器设计与优化

电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)具有非接触、安全无污染、实现简单等优点,能够对钢轨表面和浅表面的损伤进行检测与定位,其中,传感器设计与优化是电磁层析成像的一个关键问题。为实现最优传感器设计,以完整钢轨作为被检测对象,首先设计了一种新型传感器阵列结构,验证钢轨探伤的可行性。结合灵敏度矩阵条件数和均匀性,提出了传感器优化指标即模型优化函数G。在此基础上,通过实验验证了模型优化函数的正确性,证明了模型优化函数与图像重建性能的正相关,并采用正交实验法进行传感器复合参数优化。对比优化前后的探伤效果发现,优化传感器设计参数后,模型探伤性能增强,从而多方面证实了优化过程的合理性。

基于优化有理函数模型的高分辨率遥感影像几何校正及其精度评估——以ZY-3 和Pléiades卫星数据为例

高分辨率遥感影像的几何校正是其后续影像处理的基础,对提升影像预处理的几何精度具有十分重要的应用价值.本文通过优化有理函数模型(rational function model,RFM),分别对资源三号(ZY-3)和Pléiades卫星高分辨率遥感影像进行几何校正,比较了不同数量地面控制点情境下几何精度提升的效果,并对二者的校正结果进行对比.研究结果表明:(1)未加入控制点时,ZY-3和Pléiades卫星影像平面误差>7.20 m;(2)当添加1个控制点对RFM进行优化后,2种卫星的高分辨率影像平面误差可降低至4 m左右;(3)随着控制点数目的增加,2种卫星影像的平面误差降低幅度变小,但整体偏移方位改变不大.通过优化RFM的几何校正方法可以不同程度地提升高分辨率影像的平面几何精度,提升效果明显,可满足遥感监测、测图等应用需求.

大城市公交分担率测算模型构建与实证研究

公交分担率的影响因素包括两方面,一是决策者的影响(政府规划者和城市土地利用);二是使用者的影响,主要体现在:出行费用、出行时间和舒适度。基于多目标函数原理,选取以上影响公交分担率的主要因素,即公共利益和个人利益,构建多目标公交分担率测算模型,并给出模型求解步骤;对于公共利益因素选取道路占有面积并构建测算模型,对于个人利益则构建广义费用及车内拥挤度测算模型;结合南京市相关数据,对模型进行标定应用。计算表明:南京市公共交通道路占有面积不合理,费用合理,高峰小时拥挤度不合适,测算分析结果与南京实际情况相符合,表明该模型可用于大城市公交分担率测算分析。

基于太阳能充电站中风光火多目标优化管理问题的研究

新能源汽车行业的蓬勃发展,带来了新能源汽车充电站的建设和运营相关问题;无人值守是今后所有行业的一个主流趋势,充电站当然也不例外;无人值守的充电站被要求不仅能对站内突发情况自主解决,而且充电站能够充分、合理利用当地电力资源,实现电力资源的合理优化调度;因此文中的重点便是研究如何均衡使用当地已有的电力资源,使得充电站运营成本和电池损耗最小;文中在分析了太阳能充电站的系统功能和运营方式基础之上,建立了该系统接入风力、火力等电力资源的优化调度模型,通过非支配遗传算法NSGA-Ⅱ对多目标函数优化模型进行求解,验证模型的有效性和可靠性,为未来涉及多种电力资源的运营管理问题提供了一条参考途径。

AFDCNN方法及其在齿轮故障定量诊断中的应用

传统的浅层故障诊断方法需要根据先验知识人为选取故障特征和设计分类器,基于深度学习理论的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)能够完成对故障特征的自适应提取与健康状况的智能诊断,但是作为一种大数据处理工具,DCNN无法适应于小样本数据的故障诊断。在Fisher准则深度卷积神经网络识别算法(fisher-based deep convolutional neural network,FDCNN)的基础上提出了一种自适应Fisher准则的深度卷积神经网络(adaptive fisher-based deep convolutional neural network,AFDCNN)方法。在DCNN的基础上引入类内和类间约束的能量函数模型并采用优化算法得到最优能量函数模型参数,能够直接从原始时域信号中自动提取故障特征,实现智能诊断。对齿轮故障实验信号的分析结果表明,所提出的方法可以有效地实现小样本下的齿轮故障智能定量诊断。

智能RGV的动态调度策略

针对智能加工系统作业流程和背景,在一道工序无故障的基础上,解决两道工序无故障的问题。本文通过确立刀具分配模型和建立双目标函数并基于Python语言及PyCharm等软件编程平台求得智能RGV二道工序无故障的动态调度优化策略,利用所给数据,验证了模型的合理性和有效性。

基于未知天气的单人模式沙漠游戏策略

针对2020年大学生数学建模竞赛中的"穿越沙漠"的游戏机制,根据未知天气的单人游戏模式建立了对应的单目标函数优化模型.并针对关卡4的具体情况,利用MATLAB对游戏的天气系统进行了蒙特卡洛随机仿真模拟,得到在模拟天气情况下玩家应选取的最优策略.对计算结果进行检验发现,策略满足游戏关卡中的约束条件,且玩家最终能获得较好的收益,证明了模型的实用和可靠性.