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关键词： 车联网   多用户干扰   多目标联合优化   深度强化学习  

摘要： 为了解决车联网(IoV)信道高动态不确定性及多用户干扰所导致的通信传输性能下降问题,提出了一种基于多智能体增强型双深度Q网络(EDDQN)的多目标联合优化资源分配算法。首先,考虑车辆运动和信道时变特性,建立多用户干扰下频谱共享和功率控制联合优化的资源分配决策模型,在满足时延和可靠性等约束下,最小化网络时延和能耗加权和(成本);然后,将模型转换为马尔可夫决策过程(MDP),利用双深度Q网络(DDQN),并引入优先经验回放和多步学习,通过集中式训练和分布式执行,优化车间(V2V)链路的频谱共享和功率分配策略。结果表明,所提算法具有良好的收敛性,在不同负载下相较对比算法成本减少8%以上,负载传输成功率提升19%以上,有效提高了通信传输性能。

关键词： 车辆路径   自动化   NSGA-Ⅲ   变异算子  

摘要： 随着物流运输行业的发展,越来越多的物流运输面临运输效率的问题。为此研究针对物流运输中车辆路径自动化规划的问题,提出了一种改进非支配排序遗传算法。新模型对交叉算子、交叉概率和目标函数进行改进分析,提升了模型的车辆路径规划调度和路径数据处理能力。研究结果表明,新模型在车辆调度中有较好的规划效果,其中调度距离最短为2 158 km和1 358 km,相较于其他模型降低了376 km和410 km。同时模型的适配度更高,最高能够达到0.013。由此可见,新模型在车辆路径自动化规划上具有较好的规划效果,这对车辆路径自动化规划的研究具有较好的指导作用。

关键词： 复旋转   性能仿真   MSD   遥测设备  

摘要： 目前多符号检测和Turbo乘积码译码已广泛应用。针对不同设备在算法处理及工程实现上存在差异,设备实际应用效果不同的问题,经过分析论证,提出复旋转MSD算法应用在某型新研遥测设备上的方案,并分别对多符号检测、Turbo乘积码译码以及两者结合的性能进行了仿真分析。同时,基于设备环境对算法工程实现后的性能进行实测验证。验证结果表明,同等条件下基带复旋转MSD算法增益效果更好。

关键词： 车载组合导航系统   航位推算   非完整性约束   NHC杆臂   IMU安装角  

摘要： 车辆运动的非完整性约束(NHC)可用作车载组合导航系统的速度观测信息,能够有效抑制惯性导航系统(INS)的误差累积。充分发挥NHC的约束作用需要准确估计和补偿IMU安装角和NHC杆臂。因此对NHC杆臂进行研究,通过三维航位推算(dead reckoning)及扩展卡尔曼滤波器,在没有里程计的情况下,同时估计IMU安装角和NHC杆臂。实验结果表明,本算法能够同时准确估计高精度惯导和低精度MEMS惯导的安装角和NHC杆臂,安装角估计误差小于0.1°,使用估计的NHC杆臂投影点比IMU中心更符合NHC约束条件,能够明显提高NHC约束的辅助效果,提升车载组合导航系统的性能。

关键词： 碳纤维复合材料   遗传算法   参数修正   检修门   模态试验  

摘要： 针对某种碳纤维复合材料有限元精确仿真问题,提出一种基于遗传算法的碳纤维复合材料不确定性参数修正方法。对某碳纤维复合材料车载箱体检修门开展自由边界条件下模态试验,获得前三阶模态频率及振型。依据测得的模态试验结果,首先对该型碳纤维复合材料的性能参数进行修正,并将有限元模型结合修正后的材料参数进行仿真计算。最后对该车载箱体检修门进行约束条件下模态试验,获得前三阶模态频率及振型,将仿真与试验结果对比。结果表明,进行修正之后仿真与试验结果误差变小,说明此方法对于存在不确定性参数的碳纤维复合材料能减小给定参数与实际参数之间的误差,建立更精确的有限元模型。

关键词： 人体姿态估计   高分辨率网络   轻量化网络   GhostV2   坐标解码  

摘要： 人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose)。首先,采用Ghost卷积降低特征提取网络的参数;其次,通过采用解耦的全连接(DFC)注意力模块,更好地捕获远距离空间位置像素间的依赖关系,减少由于参数量下降而导致的提取特征缺失,提高人体关键点回归的准确率;然后,设计一个特征增强模块,对骨干网络提取的特征进行进一步增强;最后,设计一个新的坐标解码方法,降低热图解码过程中的误差,提高关键点回归的准确率。在人体关键点检测数据集COCO和MPII上对LitePose进行验证,并与当前的主流方法进行对比。实验结果表明,LitePose相比基线网络HRNet精度损失0.2%,但参数量不及基线网络的1/3,LitePose在保证少量精度损失的同时能够大幅降低网络模型的参数量。

关键词： 电-氢综合能源系统   分布式能量管理   自适应神经动力学算法  

摘要： 近年来,在能源需求持续攀升和氢能技术不断发展的背景下,电-氢综合能源系统引起了学界的广泛关注。随着大量分布式资源的接入,系统呈现出愈加显著的多主体特征,给电-氢综合能源系统的能量管理带来了新的挑战。文中提出了一种基于自适应神经动力学算法的电-氢综合能源系统分布式能量管理策略。首先,考虑火力机组、风光机组、电解槽、储氢罐、氢化工等能源设备的运行成本及约束,建立了电-氢综合能源系统能量管理模型。其次,针对此优化模型的求解,建立了一种分布式自适应神经动力学优化算法。该算法不仅保留了神经动力学算法计算时间短、速度快的特点,还减少了自变量初值对求解的影响。在算例中,所提方法同时与集中式方法和交替方向乘子法的求解结果对比,验证了所提方法在计算效率上的优越性和有效性。

关键词： 房建工程   施工现场   机械设备   智能管理  

摘要： 深受房建施工领域关注的智能机械设备,能够确保施工工作顺利进行,且能够降低安全、质量等问题出现的几率。文章研究了房建施工现场智能机械设备管理现状及改进措施,从其管理概况入手,分析了数据采集与传输、数据处理与分析、智能化决策支持等智能机械设备管理现状。同时,强调了完善管理制度、加强技术应用、智能化监控与管理、机械设备维修保养的房建施工现场智能机械设备管理方法,有助于充分发挥新型机械设备的应用价值,提高房建施工效率与质量,助力行业健康发展。

关键词： 综合管廊   投资预测   机器学习   特征重要性  

摘要： 开展综合管廊工程投资预测对支撑综合管廊可行性论证具有重要意义。文章以在综合管廊投资中占比较大的土建工程费为研究对象,构建了包含98组综合管廊投资的数据集,建立了21个综合管廊土建工程费预测模型,获得了最优的预测模型。研究结果表明,构建的预测模型的确定系数在0.547~0.927之间,表现最好的预测模型为TPOP算法模型,其确定系数为0.927。研究成果发展并完善了综合管廊工程投资预测方法。

关键词： 机械臂   五次多项式插值   模拟退火遗传算法   轨迹优化   罚函数法  

摘要： 为了优化机械臂的工作轨迹,提出了一种改进模拟退火遗传算法。综合考虑机械臂的作业要求及性能特点,利用五次多项式插值的方法在关节空间内规划出一条平滑的运动轨迹。通过罚函数法处理不满足约束条件的个体,动态线性标定法对适应度函数进行重新标定。设置一种交叉概率和变异概率自适应调节机制改进遗传算法,并引入模拟退火算法的退火思想,有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明:改进模拟退火遗传算法优化后的轨迹相比传统遗传算法有效缩短了机械臂的运动时间,进而提高了机械臂的工作效率。