一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划

当前关于使用蚁群算法解决载人潜水器路径规划问题的研究,往往只注重路径的长度和算法收敛速度,容易忽略路径点与障碍物之间的距离和路径的平滑度等要素。载人潜水器过于靠近障碍物航行时容易产生碰撞;按照不平滑路径行驶时,频繁地转向会降低航行效率。为解决这些问题,受人工势场法启发,文中在蚁群算法的概率选择环节引入障碍物惩罚因子φ和转向惩罚因子ψ,对路径点的选择加以限制。仿真测试表明,相比于传统蚁群算法和Dijkstra算法,该算法规划的路径与障碍物之间保持安全距离且转向次数更少,因此载人潜水器按照此路径航行时,安全性和航行效率更高。     

基于蚁群算法的西北航道海上救援路径规划

选用海冰密集度、海表温度、风强度等指标构建西北航道海洋环境威胁场,采用广义网络分析法确定指标权重,基于蚁群算法对西北航道海上救援路径展开规划,通过对比实验获得适用于西北航道海上救援路径规划的最佳参数。针对各目标在不同救援时段具有不同权重的情况,依据动态权重进行路径规划,规划效果更佳,更符合实际救援需求,可为西北航道海上救援提供辅助决策参考。     

ECMWF对不同天气形势下影响浙江台风的路径预报评估

对2012—2016年影响浙江台风进行天气形势场基本分型,依次是:(Ⅰ)东侧副高+浅槽型、(Ⅱ)副高+深槽\低涡型、(Ⅲ)带状副高型、(Ⅳ)副高西伸脊型、(Ⅴ)近海块状副高型、(Ⅵ)其他型。基于此对ECMWF台风路径预报进行评估,包括路径预报距离误差、移向误差和二者的分布特性。结果表明:(1)不同天气型的台风预报:24 h、48 h、72 h的平均距离误差为:57 km,105 km,183 km,其随时效增长增大,以Ⅰ类、Ⅱ类预报效果最差,Ⅲ类和Ⅳ类效果较好,与此对应路径多为登陆浙闽交界或者登陆浙江后西行和登陆台湾二次登陆闽中或登陆闽中转向北上;移向误差绝对值看:24 h、48 h、72 h绝对移向误差分别为5.41°,4.85°,6.46°,从移向偏差看,24 h预报移向总体偏右概率大,而对Ⅰ类预报偏左概率大,Ⅲ类、Ⅳ类预报偏右概率大;Ⅳ、Ⅴ型偏离程度小,Ⅱ型偏离程度大,Ⅰ型、Ⅳ型、Ⅴ型偏离程度随时效增长变化较小,较为稳定,Ⅱ型和Ⅲ型较不稳定;(2)从两种误差的分布可知:影响浙江的台风24 h距离误差主要在100 km内,移向误差范围是-10°～10°;随预报时效增长,离散程度增强,说明移向误差随着距离误差的增大而增大。     

考虑溢流条件下的核电厂址风暴潮模拟与研究

基于ADCIRC建立了三门湾风暴潮模型,模型模拟结果与实测数据吻合较好。以可能最大热带气旋参数为基础构建了多种假想台风路径来计算三门核电厂址处的可能最大风暴潮增水。结果表明,NW向登陆且距离核电厂址左侧为R(最大风速半径)时的假想台风使得三门核电厂址处的增水达到最大,风暴潮增水最大值为4.58 m。将可能最大风暴潮增水叠加天文高潮位进行计算,厂址前沿处水位达到了7.75 m,而三门湾顶附近的最高水位已经达到9 m,超出了三门湾沿岸海堤高程。将三门湾沿岸陆地依照高程概化为计算区域进行漫堤计算,当天文高潮位叠加可能最大风暴潮水位时,三门湾沿岸会发生漫堤溢流现象,淹没范围最严重的区域出现在湾顶处,最大淹没面积达到了120 km2。此时厂址前沿最高潮位为7.25 m,与不溢流相比下降了0.50 m。本研究可为三门核电厂址的安全防护提供科学依据。     

月球“车展”--当代月面巡视探测器漫谈

2019年1月3日,我国嫦娥四号月球探测器实现了人类探测器首次在月球背面软着陆。此后,其中的玉兔二号月球车与着陆器分离,与"鹊桥"中继星成功建立独立数传链路,完成了环境感知、路径规划,并按计划在月面行走到达A点,开展科学探测,成为世界第一辆在月球背面运行的月球车。截至2019年5月U日,玉兔二号月球车已完成了第五月昼的科学探测工作。它根据整体规划进行移动,累计行走190.66米。     

基于BDS的USV路径规划研究

介绍了一种基于MATLAB／BDS的水面无人船(USV)整体系统设计．为了使USV在自主路径规划上运动更加精确,USV通过无线通讯模块与上位机交流,将北斗卫星导航系统(BDS)发送的位置数据信息与MATLAB规划路径结合起来,通过上位机软件规划处理,规划出精准的运动轨迹,同时将控制信息发送给USV,由嵌入式控制板STM32操纵整个船体运行．试验将真实测试数据、MATLAB规划的路径数据、BDS规划的路径数据、以及两方整合数据相比较,结果表明:基于MATLAB／BDS路径规划的偏差有明显降低,为提高路径规划的准确性提供可行性办法.      

基于Dijkstra改进算法的城市交通阻塞研究

为缓解交通阻塞的发生,以合肥市城区交通为研究对象,利用调查得到的路况信息以及各道路的交通生成量和吸引量对不同道路赋予不同阻塞权重;再将其作为参数引入到Dijkstra算法中;最后采用Python脚本对Dijkstra算法进行改进。该算法已应用于合肥市交通阻塞路径规划中,结果表明该算法生成的最佳路径有效避开了拥堵路段。     

3DGIS与BIM集成在数字城市中的应用研究

BIM和3DGIS的集成融合已经引起广泛关注,BIM是建筑信息模型,Skyline是基于网络的三维地理信息系统平台软件,两者可以应用在很多领域。基于此,利用三维GIS的空间分析方法对BIM的建筑模型进行三维分析,以实现对城市建筑物的管理等,可为相关行业提供参考。     

基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型

It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision.     

建成环境对步行通勤通学的影响——以中国香港为例

步行是一种重要的交通方式,也是体力活动的重要组成部分。然而,现代城市居民步行频率持续下降,相应地带来体力活动水平的持续降低,伴随着肥胖等慢性非传染病广泛蔓延,值得警惕。西方很多研究证实了建成环境(常以“3D”或“5D”等模型刻画)对步行行为的影响。基于西方的结论对于中国香港、北京和上海等具有与西方城市大相迥异的建成环境的城市是否适用?不同的人群由于具有不同的社会经济属性和生活节奏、习惯,其步行行为受建成环境的影响在方向、强度上是否存在差异?为解决上述问题,论文以香港为案例地,以职员和学生2类人群的步行通勤通学行为为研究对象,利用香港人口普查数据、Open Street Map数据以及中原地图数据等,采用传统的线性回归和空间计量模型进行分析,发现：①通勤通学距离是影响职员和学生步行通勤通学行为的最重要变量;②以“5D”模型刻画的建成环境对香港居民步行通勤通学行为的影响,与西方情境下的结论存在一定的差异,如,在香港,距地铁站的距离与职员和学生步行通勤比例相关性均不显著;③建成环境对步行通勤通学行为的影响,在职员与学生两类人群之间在方向和强度上存在显著差异。例如人口密度与职员步行通勤比例负相关,但与学生步行通学比例正相关。研究凸显了在“建成环境-交通行为”关系研究中情境(context)和人群区分(segmentation)的重要性。