自适应遗传算法配准三维数字样品模型及其CAD模型

通过包围盒的初始匹配和浮点数编码自适应遗传算法的精确匹配,实现了三维数字样品模型及其CAD模型的配准。初始匹配决定精确匹配空间变换参数的范围:精确匹配在搜索变换矩阵的6个变换参数过程中,采用最小二乘方法构造目标函数;遗传算法中引入种群多样性指标;在遗传操作的交叉算子和变异算子中引入该指标,并将该指标用于交叉概率和变异概率两个参数的调整,有效地克服了遗传算法的早收敛问题,实验结果表明该方法较好地解决了三维数字样品模型及其CAD模型的配准问题,且算法稳定,易于实现。     

面波频散反演的数值模拟

大量的数值模拟表明,SVD和LSQRD在面波频散网格反演两步法中的应用效果都很好.但SVD可以用分辨矩阵、信息矩阵和协方差矩阵对解估计进行数学上客观有效的评价;而对于大型稀疏方程组的求解,LSQRD确是一种内存需求小、计算速度快以及分辨抗噪能力都较强的算法 .在现有计算机运算速度较快、内存可以扩充较大的条件下,实测数据量不很大时,应采用SVD算法进行线性反演.     

自适应GA-BP优化方法进行高分辨率反演

本文提出了一种高精度的神经网络学习方法．由于BP神经网络受初值的影响较大,而遗传算法可以很快达到全局最优解附近．本文结合遗传神经网络和BP神经网络各自的优点,将两种算法混合．使得神经网络的收敛速度得到加快,精度得到提高,并对传统的混合方法作了一点改进．通过对波阻抗进行反演的实践,表明这种方法可以达到提高分辨率的效果。     

1960—2008年南方地区冰冻时空分布特征

利用地基多普勒天气雷达数据,提出机载雷达扫描的模拟仿真算法,并建立了仿真扫描的理论模型。该模型利用数据分层几何投影,处理速度较快、精度较高,可应用于扇形扫描和圆锥扫描。在理想情况下,设计了消除地物回波的算法及多普勒速度退模糊的算法。试验表明,仿真回波可应用于机载气象雷达实际观测前的扫描方式可行性研究,有助于分析机载雷达探测的云雨回波特性。     

改进A?的高层建筑逃生路径规划算法研究

针对高层建筑内部结构复杂,发生火灾时没有疏散引导情况,逃生通道极易发生拥堵导致疏散效率降低的问题,本文基于对A*算法的改进,提出了高层建筑逃生路径规划算法。该算法以高层建筑内部路网节点为关键要素,综合火灾发生位置、人员密度、人员数量等因素,从逃生终点优化分配、节点扩展优化、权值优化3个方面进行改进,实现了火灾发生时高层建筑内部的逃生路径规划,并以某高层建筑为例,验证了本文算法的可行性。     

浅海导管架平台结构损伤诊断试验研究

基于模型试验研究了浅海导管架平台的结构损伤诊断,采用标量型ARMA模型识别出结构的三阶模态参数,分别采用遗传算法和模态应变能法对试验模型不同模拟损伤工况进行了损伤诊断。基于遗传算法,提出了采用不同自由度一阶模态参数的损伤诊断方法。研究表明,由于海洋平台的前三阶模态分别为不同自由度的一阶模态,采用两阶或三阶模态识别损伤时,损伤杆件影响较小的自由度方向的模态参数对结构的损伤诊断将产生不利的影响,成为识别噪声。因此,可分别采用不同自由度的一阶模态进行结构损伤诊断。     

基于进化神经网络混凝土大坝变形预测

根据丰满大坝多年变形观测数据,建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法。经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性。与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比,采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点。在丰满大坝工程实际应用表明,所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比,可以显著提高大坝变形预报精度。     

基于WOA-BP算法的海底管道腐蚀速率预测

管道腐蚀速率的影响因素众多且各因素协同作用,构成异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型由于初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明：WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-BP、GA-BP模型,具有较高的预测精度和稳定性,可以为海底管道内腐蚀防护和油气管道流动保障提供决策支持。     

确定连续系统参数的时域方法

提出一种确定连续系统参数的时域方法。该方法利用方波输入和系统稳定性，离析出输出采样信号与结构参数的内在联系，推导出确定连续系统结构参数的算法．指出该算法与辨识方法相结合，可实现对含随机干扰的连续系统结构参数的估计．