旅游旅馆建筑设计的几点问题探索

现今旅馆建筑设计形成了一种新的潮流。除了观念上和商业上的标准在适应顾客群的新要求刺激下,旅馆设计的总体质量在逐步提高,成为特殊的公共空间,是社会活动的聚会点,包含了节日宴会、会议、贸易洽谈、餐饮、购物和健身等各种服务和娱乐设施。本文作者以自身角度出发,根据自己在工作中实际工程案例,从旅馆的使用性质、使用特点、经济效益等方面提出了自己的看法和意见。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

直升机在风切变气流场中的响应特性

为了研究直升机在风切变气流场中的响应特性,基于相关文献,建立了风切变工程化模型。根据旋翼的非均匀入流模型,建立了直升机非线性动力学模型,并利用四阶龙格—库塔法,对某型直升机在风切变场中的飞行特性进行了数值仿真。研究结果表明:样机进入风切变场后,飞行姿态立即出现俯仰震荡、左右摇摆的现象,10 s内,侧倾角的峰值差最大达到了73.14°,直升机下坠的高度为53.19 m,偏航距离为93.79 m。     

基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。