基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

时间敏感选项依赖下的基础设施恢复决策研究

突发事件发生后,基础设施之间的恢复依赖为恢复过程带来了严重挑战。为了能够在突发事件后高效而有序的实现基础设施恢复运行,根据相互之间的恢复依赖关系制定合理的恢复决策非常关键。本文基于网络流理论,以累积恢复效能最大化为目标,建立了时间敏感选项依赖下的恢复设计与调度决策混合整数规划模型。然后,讨论了模型在完全中心化、完全分散和信息共享决策环境下的应用方法。最后,通过真实基础设施数据集测试了模型,结果表明:(1)该模型在突发事件后的基础设施恢复决策中具有应用可行性;(2)决策环境显著影响存在恢复依赖的基础设施网络整体累积恢复效能;(3)与完全分散决策环境相比,在信息共享决策环境下独立决策的整体累积恢复效能可以得到大幅提升。     

图解常用离散型随机变量

在概率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离散型随机变量包括伯努利分布,二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项分布等等.在本文中,首先借助时间流的图形表达,从伯努利试验次数和成功次数角度区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式梳理这些常用的离散型随机变量的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借助图表方法对常用的离散型随机变量进行梳理和总结,起到区分变量的差异,加强对常用离散型随机变量概念的理解.     

基于t分布的自适应花授粉算法

花授粉算法是一种新型启发式优化算法,算法存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等缺陷,为了进一步提高花授粉算法的寻优性能,在异花授粉过程中引入t分布变异算子,提出了一种基于t分布的自适应花授粉算法(tFPA).通过7个标准测试函数进行测试比较,并对改进算法的时间复杂度进行分析,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,其寻优速度、寻优精度以及鲁棒性均有很大程度的改善.     

脉冲展宽分幅相机的磁聚焦时间弥散和畸变

模拟相机磁场分布和光电子运动轨迹,建立传输时间和距离的二维分布模型,分析磁聚焦时间弥散和畸变的成因及其降低方法。研究结果表明,时间弥散和畸变与物点(即阴极位置)沿轴磁场强度密切相关,并随物点离轴距离的增大而变大,通过适当提升轴对称磁场均匀性可降低磁聚焦时间弥散和畸变。当漏磁缝隙由4 mm扩宽至40 mm时,轴上与离轴30 mm物点的沿轴磁场强度峰值比由0.82提高到0.89,时间弥散由127 fs和435 fs分别减小至120.6 fs和378.4 fs,离轴30 mm物点的时间畸变率由4.61%下降至4.01%。     

甲基环己烷在9∽15.5 eV能量区的真空紫外光电离研究

利用具有同步辐射源的反射式飞行时间质谱仪，研究甲基环己烷的真空紫外光电离和光解离. 观测到母体离子C₇H₁₄⁺和碎片离子C₇H₁₃⁺，C₆H₁₁⁺，C₆H₁₀⁺，C₅H₁₀⁺，C₅H₉⁺，C₄H₈⁺，C₄H₇⁺和C₃H₅⁺的光电离效率曲线. 测定甲基环己烷的电离能为9.80±0.03 eV，通过光电离效率曲线确定其碎片离子的出现势. 在B3LYP/6-31G(d)水平上对过渡态、中间体和产物离子的优化结构进行表征，并使用G3B3方法计算其能量. 提出主要碎片离子的形成通道. 分子内氢迁移和碳开环是甲基环己烷裂解途径中最重要的过程.     

基于人体损伤的中低速正面碰撞气囊点火状态分析方法研究

为降低驾驶员在中低速碰撞下受到的损伤, 利用2010年版丰田Yaris整车模型建立100%正面刚性壁碰撞有限元模型, 并根据驾驶员舱布置及相关法规要求建立Madymo约束系统仿真模型, 以验证有限元模型的准确性. 利用建立的碰撞模型, 在中低速碰撞中对不同气囊点火状态下的驾驶员所受损伤进行仿真. 结果表明, 该车型在35 km●h^-1及以上车速时, 点爆气囊能有效减少驾驶员损伤; 30 km●h^-1及以下车速时, 气囊点火会对驾驶员造成额外伤害; 中低速碰撞下, 驾驶员的胸部损伤程度较头部更容易受气囊点火时间影响.     

一类具有资源约束和优先加工顺序约束极小化加权总完工时间调度优化问题研究

本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界.     

基于在线HHT和SVM的汽油机轻微漏气故障识别方法

针对汽油机轻微漏气故障会被闭环反馈控制所掩盖,提出了一种基于在线希尔伯特变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的两阶段微小故障识别方法(Online HHT-SVM,OHS).第一阶段在嵌入式两滑动时间窗内通过HHT对发动机空燃比数据流进行在线时频分析,以实时获取空燃比发生异常的时刻;第二阶段通过SVM对异常时刻的数据流故障模式进行离线识别.根据氧传感器信号特征,对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)算法进行了改进,并从理论上进行了证明.基于两款发动机的实际运行数据验证了该方法的有效性.     

白骨化尸体死亡时间的推断

本文分析了15具白骨化尸体标本的股骨汞(Hg),铅(Pb),镉(Cd)元素含量数据,在三年的时间内采集了3次,一共收集到45个数据。首先将这组数据看着纵向数据,利用线性随机效应混合模型、Cox随机混合效应模型进行分析,结果显示,如果对每个白骨化尸体标本建立线性模型,可以精确预测出死亡时间,而且不需要采集铅元素含量数据。混合效应模型的预测效果也很好,最大误差不会超过1个月。其次我们对数据不作任何假设,利用机器学习中随机森林方法分析数据,并利用5折交叉验证方法来判断结果的可靠性,训练集和测试集的NMSE分别为0.1205944,0.5604286,因此可以用训练出的模型来预测死亡时间。