基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

Energy-optimal trajectory planning for solar-powered aircraft using soft actor-critic

High-Altitude Long-Endurance(HALE) solar-powered Unmanned Aircraft Vehicles(UAVs) can utilize solar energy as power source and maintain extremely long cruise endurance,which has attracted extensive attentions from researchers. Trajectory optimization is a promising way to achieve superior flight time because of the finite solar energy absorbed in a day. In this work,a method of trajectory optimization and guidance for HALE solar-powered aircraft based on a Reinforcement Learning(RL) framework is...     

西方修辞学理论观照下的国际商务信函写作

西方修辞学“以人为本”,在研究和实践中都强调人的作用,以修辞为手段,寻找“最佳”的劝说方法,认为修辞的目的并不是写说者把自己的意志强加于听读者之上,而是进行沟通、合作,达到同一。本文借鉴西方修辞学理论来指导国际商务信函写作,旨在指导写出有效、说服力强的信函,达到有效沟通的目的。     

论动机理论对大学英语教学的启示

学习动机是学习者在第二语言习得过程的诸多因素中最具能动性的因素,是推动大学生进行学习活动的动力,直接影响到大学生进行学习活动的积极性。二语习得中的动机理论给我们大学英语教学以重要启示,它将会成为大学英语教学成功与否的关键所在。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

指数分布可靠性增长分析的Bayesian整体推断方法

本文引入服从广义逆Gamma分布的折合因子,得到一种指数可靠性增长下失效率的Bayes整体推断技术,并采用Laguerre-Gauss积分方法得到了折合因子分布参数的精确数值解,通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度     

基于主动转向干预的EPS系统转向盘力矩突变修正策略

在研究融合主动转向功能的电动助力转向系统实现原理的基础上,分析转向系统的力矩和角位移传递特性。针对主动转向干预时转向盘力矩发生突变的问题,提出一种适用于全车速范围的助力电机前馈助力修正策略。为验证所提出的前馈助力修正策略的修正效果,进行主动转向干预时转向盘力矩阶跃仿真试验。仿真结果表明:该策略有效地削弱了伴随主动转向干预同时出现的转向盘力矩突变,且在高速时该修正策略仍然有效,改善了主动转向干预时转向系统的转向路感。     

一种变速风力机全风速范围发电策略

由于风力机系统复杂的机械阻尼和大惯量等强非线性因素的存在,增大了控制策略设计与实现的难度。同时,对于变速风力发电系统而言,风力机的转速控制器设计是实现发电控制策略的重要环节。本文首先分析了定桨距变速风力机全风速段的发电策略,针对传统方案所存在的问题,提出了新型的控制策略,该策略在不同运行状态之间的过渡过程迅速平滑,有效降低了系统的动态载荷;其次,基于现有的风力发电系统分析了定桨距风力机的小信号模型,推导了风力机系统的传递函数,并为转速控制环设计了P ID控制器;最后,通过仿真和实验,验证了全风速段发电策略的可行性和有效性。