简介：摘要：根据旅客列车运行时间不均衡、停留等待时间长、乘务交路编制效率不高的情况，根据车站布局和乘务工作规范，将列车运行图分解为多个机组工作单元，并抽象为一个节点，构建了一个空间-空间网络有向图，把乘务交路的优化问题转化为群体导向问题，并提出了以乘客交路时间均衡和停留等待时间最少为优化目标的乘务交路优化模型；由于乘务交路数目的不确定性，并根据有向图的特点，提出了基于标准蚂蚁算法的交叉蚂蚁算法。通过成都一条轨道交通的实例，对该模型及算法进行了验证。研究结果显示，该方法可以有效地描述乘务交路的优化问题，得到乘务交路的最优解，从而为下一步的分配打下了良好的基础。

简介：摘要：为了解决当前曲面幕墙施工中日益增多的造价问题，本文将方案设计阶段的优化和深化设计阶段的优化结合起来，以达到最优的效果。采用 Rhino方法，建立了曲面幕墙的参数化模型，并使用 Grasshopper逻辑运算程序编制了最优方案，从而实现了对控制参数产生的最优解。研究结果显示，采用这种方法可以有效的减少曲面幕墙工程的造价。

简介：摘要：CFD是20世纪70年代后期在计算机技术、流体力学和工程数值计算方法的共同发展下形成的一门新兴学科。在暖通空调领域中，CFD方法主要应用于暖通空调领域的暖通空调系统设计和暖通空调系统的性能评估。基于此，本文详细分析了CFD基本算法及其在暖通空调领域中的运用策略，以供参考。

简介：摘要：随着智能化技术的发展，燃机动态调节的智能算法成为提高燃机效率和响应速度的关键。本文首先介绍了燃机动态调节的重要性和传统调节方法的局限性，随后重点介绍了智能算法在燃机调节中的应用。文章详细阐述了智能算法，特别是机器学习和人工智能技术在燃机动态调节中的设计、开发和实施过程。通过对实际燃机运行数据的分析和学习，算法能够实现对燃机运行状态的精准预测和优化调节。文章还展示了智能算法应用于燃机调节的案例分析，并讨论了其在提高燃机效率、降低能耗和减少排放方面的实际效果。最后，探讨了智能算法在燃机调节领域的未来发展方向和潜在挑战。

简介：摘要：介绍了多个千斤顶并联时，其率定公式的等效公式计算，并通过工程的实际应用，验证计算方法的正确性，也反过来校核仪器设置的等效公式，为大吨位单桩竖向抗压静载试验，这种危险性高的现场检测试验提供安全保障。

简介：摘要：本研究旨在优化机车信号设备故障检测，提高铁路交通安全性。通过综述机车信号设备概况、常见故障类型和现有检测方法，揭示了目前故障检测存在的挑战。基于机器学习和深度学习技术，分别探讨了数据预处理与标注、模型设计、训练与调优等优化步骤。研究结果表明，深度学习模型相比传统机器学习算法在复杂故障模式识别上具有更高的准确性和可靠性。未来的研究将聚焦于进一步优化算法、提高故障检测的智能化水平，以应对铁路运输日益复杂的安全挑战。

简介：摘要

简介：【摘要】

简介：摘要：传统的无人机导航主要依赖GPS等卫星信号，但在一些复杂环境中，如城市高楼密集区域、山区、隧道等，卫星信号很容易受到遮挡或干扰，导致导航精度下降甚至失效。而机器视觉技术可以通过摄像头等视觉传感器收集环境信息，并使用相应的算法进行分析，从而实现无人机的智能识别和自主导航。因此，本研究旨在探讨基于机器视觉的无人机自主导航算法，以提高无人机在复杂环境中的导航精度和自主性。

简介：摘要：借助超声波实现水位、流速和流量等水文要素的在线监测是目前主流的研究方向，水文要素的主要测量仪器包含走航式或定点式声学多普勒流速仪（AcousticDopplerCurrentProfilers，ADCP）、超声波测深仪、时差法流量监测系统三种。目前超声波时差法流量在线监测设备严重依赖进口，在实际使用过程中发现，其对于国内水文特征复杂的河流流量监测存在缺陷，运行过程中会出现数据丢失、信号中断等问题。因此，研发出自动化、适应性强、精度高并具有自主知识产权的超声波时差法测流系统具有重要意义。基于此，对时差法测流的非均匀流场流速模型及算法实现进行研究，以供参考。

简介：摘要：近年，随着信息技术的发展，信息化、数字化、智能化、智慧化成为产业发展趋势，如何通过大数据服务于加油站计量管理工作是笔者一直思考的问题。加油站卧式油罐容量表是加油站计量管理工作的基础，前期笔者基于加油站液位仪系统大数据，对加油站卧式油罐容量表的测量模型进行了研究，并通过不确定性分析，确保所得结果满足计量管理工作的要求。但是如果寄希望于依靠人工来实现计算，不管是从人员素能要求、工时需求、重复计算错误率上都存在较高风险。本文笔者通过明确取数逻辑、细化计算过程，对加油站卧式油罐容量表的在线校验模型进行算法开发，最终达到系统计算代替人工计算的目的，让信息技术切实服务于基础管理。

简介：摘要：本文对机械工程中的运动控制与轨迹规划算法进行了研究。通过分析运动控制的基本原理和轨迹规划的关键问题，提出了一种综合考虑系统动力学和运动要求的高效算法。通过实验验证，该算法在实际工程应用中具有较好的性能和效果。

简介：摘要：本文通过对电气自动化中自适应控制与优化算法的研究，探讨了在电气自动化系统中应用自适应控制和优化算法的重要性和现实意义。结合实际案例，阐述了自适应控制与优化算法在提高电气自动化系统性能、实现能源节约和提升生产效率方面的应用前景。

简介：摘要：本论文研究了基于深度学习的自动化仪表故障诊断算法。首先介绍了仪表故障诊断的重要性以及深度学习的基本原理。然后探讨了深度学习在仪表故障诊断中的优势，并提出了一种基于深度学习的自动化仪表故障诊断算法。该算法包括数据预处理、深度学习模型设计等，该算法在仪表故障诊断中具有较高的准确性和稳定性。

简介：摘要：大数据及智能算法的兴起将推动建筑行业的发展。建筑行业数据质量较差，基层人员流动大，导致数据不准确、不完整。业务层面没有标准的清单和统一数据库支持，导致数据无法有效利用。本文针对行业管理问题提出基于大数据的管理理念和智能算法，以提升行业的管理水平。建立工程造价大数据，对数据进行清洗和整合，提高数据的质量。同时，也可以通过引入先进的人工智能，对数据进行深度挖掘和分析，为决策提供更有价值的信息。

简介：摘要：随着电力系统的快速发展，电力通信传输组网的重要性尤为突出。传统的电力通信传输组网方式（如载波、PDH等）已经难以满足现代电力系统的需求，因此，研究和开发新型的电力通信传输组网技术具有里程碑的意义。创新ASON路由算法作为一种先进的网络技术，为电力通信传输组网提供了新的解决方案。

简介：摘要：铁路运输作为我国重要的交通方式之一，承担着大量的货物和旅客运输任务。随着经济的发展和人口的不断增长，铁路运输的需求也在不断增加。然而，铁路列车的行车间隔是影响铁路运输效率和运输能力的重要因素。如果行车间隔不合理，会导致列车晚点、拥堵等问题，严重影响了铁路运输的可靠性和效率。因此，对铁路列车行车间隔进行优化是十分必要的。

简介：摘要：为了探索深度学习算法在图像处理中的优化与应用，本文深入研究了深度学习算法。采用理论分析的方法，阐述了深度学习的基本原理与常见模型，如卷积神经网络和循环神经网络。研究了深度学习算法在图像处理中的优化方向，包括模型结构优化和训练策略改进。结果表明，深度学习算法为图像处理带来重大变革，在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得显著成果，但也面临一些挑战。未来应进一步探索更高效算法，推动图像处理领域发展。

简介：

简介：摘要：本文深入研究了基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测方法。首先介绍了短期电力负荷预测的重要性以及传统预测方法的局限性。接着详细阐述了多目标粒子群优化算法的原理和特点，分析了其在短期电力负荷预测中的适用性。然后构建了基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测模型，包括数据预处理、特征提取、模型建立和优化等环节。通过实际案例分析，验证了该预测方法的准确性和有效性。最后对未来基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测研究方向进行了展望。