基于改进非洲秃鹫算法优化极限学习机的船舶运动预测

针对船舶运动预测模型精度不高而造成预测结果误差大的问题,提出一种利用改进非洲秃鹫优化算法(IAVOA)优化模型参数的极限学习机(ELM)预测模型,对船舶运动状况进行预测。在初始化种群时引入Circle混沌映射,增加种群的多样性;加入自适应算子,调整两类秃鹫对其他秃鹫的指引作用,提升算法的收敛速度和解的质量。利用IAVOA优化的ELM模型对船模水池试验运动数据进行预测,并采用均方根误差和平均绝对误差评判该预测模型,与现有其他启发式算法优化ELM模型比较,所提出的IAVOA-ELM具有更优的预测精度和泛化能力。

七自由度车-路耦合模型设计及试验研究

针对车辆在行驶状态下车轮对路面的动载荷变化情况,根据车辆对路面的动力学响应理论建立了七自由度车-路耦合数值仿真模型。为进一步证明车辆前后车轮产生的动载荷具有相干性和规律性,搭建了车-路耦合模型试验装置并进行了相关试验研究。装置设计包括:车辆模型基于四轮七自由度车辆模型搭建;路面模型基于Kelvin地基上的Kichhoff薄板理论搭建。试验结果表明:所设计的模型试验装置能够证明车辆在不同载荷和速度下产生的动载荷具有相干性和规律性,仿真数据与试验数据幅值基本吻合,证明数值仿真方法合理,可对工程设计提供参考。