一种Chirplet神经网络自动目标识别算法

针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。     

分时电价下多目标绿色可重入混合流水车间调度

针对多目标绿色可重入混合流水车间调度问题（RHFSP）的特点，在机器分配和工序排序的基础上引入分时电价机制，构建了以最小化最大完工时间、总能耗成本和碳排放为目标的绿色调度优化模型，提出了一种改进的多目标文化基因算法（MOMA）来求解该问题，通过数值实验验证了所设计的MOMA算法的可行性。实验结果表明MOMA算法在非劣解的收敛性、多样性和支配性指标方面都显著优于多目标蚁狮优化算法(MOALO)、多目标粒子群优化算法（MOPSO）和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ），四种算法的分布性指标无显著差异。所提出的模型能够使企业有效避开高电价时段作业，合理转移用电负荷，达到降低总用电成本和碳排放的目的。     

随车起重机伸缩臂截面多目标优化

为了提高某火箭炮弹药装填车随车起重机伸缩臂的结构刚度,减轻结构质量,建立了随车起重机伸缩臂参数化模型,并对伸缩臂在水平受载状态下进行仿真分析。以伸缩臂截面尺寸参数为设计变量,借助最优拉丁超立方试验设计建立样本空间,构造响应面多项式函数近似模型。在此基础上,利用NSGA-Ⅱ型遗传算法对伸缩臂自身重量、挠度进行多目标优化。优化结果表明:伸缩臂质量减轻了24.5%,减重效果明显。文中所采用的将参数化建模、有限元分析和数值寻优相结合的优化方法,可为起重机伸缩臂截面优化提供一定的参考。     

基于滑模变结构的轮式机器人双环轨迹跟踪控制

针对轮式机器人轨迹跟踪问题,提出了一种利用滑模变结构算法构建的双环轨迹跟踪控制系统。在基于轮式机器人运动学模型基础上,针对该非线性欠驱动系统采用滑模变结构算法设计了能够保证全局范围内渐近稳定的轨迹跟踪控制器,并构建了双环控制系统。通过内环系统控制角速度,实现对方向角的跟踪;外环控制器得到控制角之后实现对速度的控制,使机器人达到期望位姿状态。文中利用Lyapunov稳定性理论对所设计的闭环系统进行了稳定性分析,并通过仿真进一步验证了该控制系统的有效性。     

试论园林中的“借景设计”* ——以中国传统园林为例

研究以园林中“围绕借景开展的设计”为研究对象，通过对传统园林借景理论的系统梳理和典型案例分析，系统地总结了园林中“借景设计”的目标、对象、原则和主要内容。理清这些基本问题对园林设计实践具有较强的指导作用，对借景设计方法研究亦具有重要的理论意义。     

基于多方法对比论证的路段划分体系研究及应用

针对传统路段划分忽视静态属性延续性、养护历史影响、上层规划目标等不足,作者研究静态路段划分方法并构建静态属性体系,论证了K-means聚类、层次聚类方法在路段划分的适用性,将三阶段划分法及传统路段划分方法进行全面对比。结果表明:提出由“几何指标、行政指标、路产指标、模型指标”四类组成的静态属性并用于静态路段划分;提出延续划分、基于养护历史及目标宏观校核的路段划分优化方法,使划分出的养护路段保持静态属性的唯一性与继承性;建立了基于动、静态数据分析的路段划分技术流程,以浙江某公路为例论证三阶段划分法在路面养护决策路段划分中的适用性。     

工程审计方法与造价跟踪审计分析

建筑工程耗资巨大,如果不能对工程造价给予有效控制,就无法保障项目的经济效益。基于此,本文就工程审计方法与造价跟踪审计进行研究。首先对全面审计、标准图表审计、对比审计、筛选复核审计、分组计算审计这几种方法进行介绍,然后结合建筑工程审计情况,就审计工作在建筑工程中的重要性给予简要分析,并且提出一些切实可行的跟踪审计策略,从而提高建筑工程审计水平,保障项目经济效益。