简介:摘要城市道路交通安全设施类型的管理以及设计随着我国经济的高速发展,得到不断的完善和创新,同时也是展现现代化建设的城市道路交通发达程度的表现形式之一。综合性的市政交通道路安全不仅是展示一个城市道路专业水平,还有利于营造一个高端的城市气质。本文就城市道路交通安全设施类型设计及应用做出深度分析,从相关的设计人员优质的设计水平、专业素养出发,结合实际的设计以及应用过程中存在的问题点,实时提出有效措施,并为进一步实施做好准备工作。城市道路交通安全设施设计得到相应的改善,将大大提升整体设计效果,同时其应用效率将会直线上升,进一步促进总体城市道路交通安全设施的质量。
简介:摘要城市道路交通安全设施类型的管理以及设计随着我国经济的高速发展,得到不断的完善和创新,同时也是展现现代化建设的城市道路交通发达程度的表现形式之一。综合性的市政交通道路安全不仅是展示一个城市道路专业水平,还有利于营造一个高端的城市气质。本文就城市道路交通安全设施类型设计及应用做出深度分析,从相关的设计人员优质的设计水平、专业素养出发,结合实际的设计以及应用过程中存在的问题点,实时提出有效措施,并为进一步实施做好准备工作。城市道路交通安全设施设计得到相应的改善,将大大提升整体设计效果,同时其应用效率将会直线上升,进一步促进总体城市道路交通安全设施的质量。
简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:自然灾害情境造成部分决策信息模糊和应急决策者的消极情绪。考虑消极情绪在自然灾害应急决策的影响,构建了考虑情绪下的前景理论的价值函数。运用反函数原理,根据应急决策者对模糊信息的心理感知价值,构建了其实际值的估计函数,用于解决决策信息模糊下的终端供电设施应急抢修决策规划问题,提出了相应的决策模型和求解算法。采用自主开发的在线实验系统,完成了信息模糊下的电网应急抢修决策实验,验证了决策模型和消极情绪下基于决策者心理感知对模糊信息估值方法的有效性。
简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。
简介:目的:目前基于知识工程的设计过程自动化领域有一个缺陷,即缺乏一个语法、语义、公理完善的过程模型表示技术以便在不同平台之间共享,从而实现互操作。研究期望通过两个关键步骤来实现设计过程自动化。方法:1.对非规范化建模方法进行分析对比(表1);2.分析过程建模技术应该满足的功能,细化成不同的要点对不规范的建模方法进行分析对比,同时分析可以表示不同设计分解特征的规范建模技术。结论:1.明确了设计过程自动化的两个关键步骤:(1)非规范化地获取设计过程中的关键点,(2)将非规范化模型映射为规范化表示;2.分析得出表示不同设计分解特征的规范化表示方法和技术(表2);3.根据分析结果,可以选择最优的非规范化和规范化建模方法,从而支持设计过程自动化。