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关键词： 无人水面艇   自适应操纵控制   改进超螺旋滑模控制   改进超螺旋滑模控制器   运动数学模型   输出重定义   抖振   李雅普诺夫函数  

摘要： 针对无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)的自适应操纵控制问题,提出一种基于改进超螺旋滑模控制的USV自适应操纵控制算法。建立USV的运动数学模型。考虑USV的欠驱动特性,建立基于输出重定义的误差动态系统。为增强控制器的稳健性并削弱滑模控制导致的抖振影响,设计改进超螺旋滑模控制器,提高操纵控制系统的瞬态性能和稳态性能。针对复合扰动导数上界未知的情况,利用参数自适应技术对控制器参数进行估计。利用李雅普诺夫函数证明闭环系统的稳定性,采用数值仿真进行操纵控制性能验证。仿真结果表明,所提出的操纵控制算法具有良好的操纵控制性能,并可减轻抖振现象。

关键词： 正弦余弦算法   行为评价   函数优化   工程实例  

摘要： 为优化正弦余弦算法(SCA)的收敛效能与速度,设计了一种基于行为评价的自适应正弦余弦算法(ASCA)。该算法将人工鱼群算法中的行为评价机制引入种群个体的迭代更新过程中,实现了正弦与余弦更新公式的并行双向探索,从而赋予算法更强的灵活性和搜索能力。通过评估更新后个体的性能表现,智能选择最优的波动方向,有效加速了全局最优解的搜寻进程。为全面验证该算法的有效性,选取了8个具有代表性的标准优化测试函数,以及一个实际工程案例作为实验对象,并与3种主流的元启发式算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,提出的自适应正弦余弦算法在收敛精度、收敛速度及算法运行的稳定性方面均展现出显著的优势,相较于正弦余弦算法有着实质性的提升。

关键词： 柴油机   NSGA-Ⅱ   多目标优化  

摘要： 随着全球对环境保护和能源效率的关注不断加深,柴油机在交通和工业领域的重要性愈发凸显。然而,目前针对混动专用柴油机的优化研究仍显不足。本文基于混动专用柴油机参数和实验数据构建了GT-power柴油机模型,并采用神经网络进行柴油机排放预测。研究以柴油机的比油耗、NO x排放和排气烟度为优化目标,对常用工况点进行优化。采用NSGA-Ⅱ算法,以喷油正时、进气凸轮正时、排气凸轮正时和EGR阀开度作为优化参数,求解全局最优解。优化结果显示,通过调节控制参数,可以有效降低比油耗和排放,其中NO x平均降低12.3%,排气烟度平均降低26%,比油耗平均改善7.79%。

关键词： ConvNeXt网络   车身颜色识别   YOLOv5算法   车辆检测   禁停检测  

摘要： 高速服务区车辆禁停检测面临场景复杂的挑战,目前基于单一车型信息的禁停检测算法受到昼夜光照变化、车辆重叠遮挡以及视角倾斜等因素的影响,无法在连续时间段内准确判断禁停区域内的车辆是否为同一辆车,存在较高的误检率和漏检率。为此,提出一种复杂环境下高速服务区禁停检测算法,首先使用YOLOv5车辆检测算法获取车型与位置信息,并给出一种改进禁停区域匹配方法,提升复杂环境下目标和区域匹配准确率;其次对禁停区域内目标车辆使用ConvNeXt车身颜色识别算法获取颜色信息;最后设计一种分阶段控制的多维信息匹配与融合策略,有效降低因光照、遮挡、视角等变化导致的车辆身份判断不准确情况,从而降低服务区车辆禁停检测的误报率与漏检率。实验结果表明,所提方法在高速服务区禁停数据集上的禁停误检率由3.56%下降到0.77%,禁停漏检率由11.3%下降到2.48%,不仅为服务区管理禁停行为提供了车辆多属性信息和车辆违停时长信息,而且满足服务区多场景部署的性能要求,可较好地用于实际应用中。

关键词： 甲醇/柴油   第二代非支配遗传算法   灰熵并行   性能优化  

摘要： 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。

关键词： 摄动Lambert问题   同伦迭代法   轨道转移   A*算法   三体问题  

摘要： 摄动Lambert问题是航天器交会对接、在轨维修等任务的基础问题。由于摄动Lambert问题没有解析解,仅能通过迭代计算得出数值解,因此现有方法主要针对迭代收敛性与计算效率进行改进。在现有同伦迭代的基础上,引入通用图搜索A*算法思想,提出了剪枝同伦迭代方法。首先,将当前末位置偏差到初速度增益的状态转移矩阵梯度方向与目标方向结合得到迭代方向,设计了基于A*算法的同伦映射;其次,基于泰勒展开设计了线性摄动矩阵,实现了对末位置发散路径的剪枝,解决了牛顿打靶法、拟线性化等传统方法无法排除初速度发散的无效迭代问题。仿真结果表明,本方法在保证获得最优解的同时较现有同伦法提升25%以上的计算效率,具有更大的收敛范围;同时本方法具有良好的初值收敛特性,地月三体系统轨道转移案例较拟线性化方法提升30%以上计算效率。

关键词： 软件定义网络   多控制器部署   K-means++   粒子群算法   时延   负载均衡  

摘要： 针对软件定义网络中的多控制器部署问题,首先通过K-means++算法对网络节点聚类,得到网络中初始控制域和控制器位置,然后使用粒子群算法以最小化时延和负载均衡为优化目标,多个粒子并行搜索最优解,进一步优化控制域和控制器位置。在小、中、大型网络拓扑上与随机算法、K-means++算法、粒子群算法的多控制器部署方法比较,仿真结果表明,在中小型网络中,比其他3种算法在平均传播时延和负载均衡上更加稳定且时延更低,在大型网络中,平均传播时延,最坏传播时延和控制器的负载均衡上均优于其他3种算法。

关键词： 无人机集群   航迹规划   常春藤算法   适应性生长行为   长距离伸展行为  

摘要： 针对复杂环境下无人机集群航迹规划问题,提出一种结合多策略增强型常春藤算法(MIVYA)与动态窗口法(DWA)的规划方法。MIVYA引入混沌映射增强早期探索能力,设计适应性生长行为提升跳出局部最优的能力,并增加长距离伸展行为提高后期寻优精度。基于MIVYA获得全局最优航迹后,采用DWA在航迹关键点处实现实时避障。实验结果表明,在静态环境中,MIVYA所规划的全局路径优于IVYA;在动态环境中,该方法可为无人机集群生成安全的避障航迹。

关键词： 生丝抱合   图像细化   骨架特征   开裂检测   算法  

摘要： 为使生丝抱合检验结果更加准确,根据实际检验情况定义茧丝脱落和丝条膨胀两种生丝开裂类型,针对茧丝脱落造成的生丝开裂问题,提出一种基于骨架特征的生丝抱合开裂检测算法。首先,对生丝二值图像采用ZS细化算法获取生丝骨架特征;其次,利用删除模板去除位于图像边界位置的非骨架冗余像素点;然后,通过搜索骨架分叉点和打断骨架分支将茧丝分支从生丝主干上分离,并根据骨架连通域的外接矩形长宽比实现对开裂区域的提取。结果表明,算法的平均识别准确率可达94.4%,具有较高的精度。

关键词： 机位与航线商业价值   机位分配   重要性通过准则间关系确定法   熵权法   多准则妥协解排序算法(VIKOR)  

摘要： 为应对航空客流的迅速恢复和快速增长以及旅客群体结构和消费行为的不确定性,充分发挥机位资源对非航空性收入的促进作用,建立基于航线商业价值最大化的机位优化分配模型。首先,运用博弈论组合赋权法修正主观因素对评价结果的影响。然后,通过多准则妥协解排序算法多准则妥协解排序算法(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje, VIKOR)对机位与航线商业价值进行量化排序,消除多指标间的相互影响。最后,以华北地区某干线机场为实例验证方法的可行性。结果表明:在航线商业价值评价指标中,与登机口客单价和商业集中区客单价呈现显著相关的有起飞时刻、停留时间和日均承运人数;根据商业价值对机位与航线进行合理匹配,可以将登机口和商业集中区的商业价值分别提高9.4%和6.2%。因此,在传统的机位分配模型中引入航线商业价值,对于提升机场非航收入具有重要的实际应用价值。