BIM在机场航站楼管线综合设计中的应用探讨

BIM以其直观性、协同性和参数、信息的多元应用在建筑设计中被逐渐使用。以某航站楼为例,介绍BIM系统在管线综合设计中的应用,对设计成果、BIM应用方向进行了探讨和评估,并总结了存在的不足和难点,提出了相应的解决措施。     

微机调速器在岩滩水电厂的应用及控制优化

岩滩水电厂采用的调速器自1995年投产,运行时间近11年,超过一般电气设备的正常运行年限,近年来,小故障问题出现的频率越来越高,逐渐影响到了主设备的运行,在对国内外同类型调速器的对比研究的基础上,对原有的调速器进行了更新改造,并在使用过程中根据电厂水轮机组的实际对调速器的控制进行完善。文章阐述了微机调速器在岩滩水电厂的应用,以及对调速器控制逻辑进行的优化、改进、实践及达到的效果。     

基于Pareto最优的QoS路由算法

QoS路由是QoS框架中的重要组成部分,旨在寻找多约束条件下的可行路径.在解决多约束(MCP)问题时,引入了Pareto最优概念.基于此概念,提出了基于Pareto最优的QoS权重空间划分模型.在该模型中,根据路由请求与MCP问题解的关系,很容易判定路由请求是否能够被满足.在模型基础上,提出了用于解决具有两可加约束的动态权重系数路由算法PODWCA,它平均只需要运行2～3次,Dijkstra算法就能达到很高的性能.仿真结果验证了PODWCA算法的有效性.     

国内航站楼商业空间设计浅谈——以厦门高崎国际机场T4航站楼室内商业街为例

室内商业街是国内航站楼普遍采用的一种商业空间形式。文章以厦门高崎国际机场T4航站楼主楼空侧商业街为例,浅析这种商业空间形式的一些设计要素;借助街道空间的典型剖面,归纳出商业街一种基本模式和具体尺寸。     

基于遗传算法的有矢量约束的多播路由计算

针对QoS参数(带宽(bandwidth)、时延(delay)、丢包率(packet loss)等)的多样性，提出了利用遗传算法(GA)解决带有多维约束的多播路由路径的生成算法GAVCMR．该算法把各种约束结合起来，提出了矢量约束的概念；GAVCMR突破了遗传算法(GA)传统观念上的限制，对各种约束参数赋予了更为清晰的实际含义，根据参数的实际物理含义，在进化的不同阶段灵活调整各参数的大小，加快了算法的收敛速度，并在一定程度上避免算法终止在局部最优．在矢量约束下生成的多播树能够适应各种QoS参数的要求，仿真结果证明了算法的有效性．     

基于图像分析的中国城市化空间过程研究

针对城市扩张的加速引起的一系列问题,利用DMSP/OLS夜间灯光图像采用图像处理技术分析了中国大陆在省级尺度上的城市化空间过程。基于区域标记的种子填充算法从全球夜间灯光图像中提取各省市灯光图像;以1992、1996、1998年为例基于统计数据,利用直方图结合二分法快速确定各省市城镇可用地面积的阈值,提取城镇可用地面积,证明与统计数据的相对误差不超过10%;分析1992—2010年夜间灯光图像亮度总值与地区生产总值、人口之间在省级尺度上的相关性,构建相应的模型,证明各省灯光亮度值与其地区生产总值、人口之间存在较强的相关性且不同城市化空间扩展模式的灯光亮度值与其地区生产总值、人口之间存在不同的相关性。     

基于矢量测量的多约束路径选择

多约束路径(multi-constrained path,简称MCP)选择问题是QoS路由问题面临的重要挑战之一.现有的MCP算法不能兼顾降低计算复杂性、提高响应速度和防止可行解丢失等方面的缺点.另外,单纯依靠线性路径长度方程(LPLF)或非线性路径长度方程(NLPLF)都不能有效解决QoS路由问题.定义了崭新的法线测量路径长度方程,并基于该方程提出了解决m约束MCP问题的NMMCP(normal measure based MCP)算法.NMMCP不仅是在线计算与预计算,同时也是LPLF与NLPLF的良     

基于不精确信息的Pareto 最优路径搜索

将不精确状态信息下两可加约束优化路径搜索问题,建模为最大概率两可加约束路径(MP-TACP)问题,并首次提出了解决MP-TACP问题的算法MP-POC。MP-POC采用了预计算与在线计算相结合的方式,既使得算法有较快的响应速度,又能够减小不精确状态信息对算法性能的影响。MP-POC定义了连接界及方差界,并利用这些界信息以及启发式前瞻信息,使得算法具有较小的平均计算代价。另外,MP-POC在搜索可行路径时,只搜索Pareto最优路径,在不影响解的质量同时,极大地减小了搜索空间。大量仿真实验表明,在不精确状态信息下,MP-POC不但具有高的找到可行路径的成功率,而且响应速度比当前在线算法快得多。     

鱼群算法求解无人机任务规划问题

无人机任务规划问题是一个NP难问题,文中提出了一种带禁忌算子的鱼群算法对该问题进行求解.鱼群算法是在群体智能行为研究基础上提出的一种新型仿生优化算法,该算法根据"水域中鱼生存数目最多的地方一般就是该水域中富含营养最多的地方"这一特点来模拟鱼群的觅食行为以实现全局最优.文章在基本鱼群算法FSA的基础上,结合禁忌搜索的思想,对基本鱼群算法中的三种行为算子进行改进,在每种行为算子中增添对解领域的禁忌搜索规则,提出带禁忌算子的鱼群算法(FSAWTS).然后将该算法应用于无人机任务规划问题.仿真试验表明,与基本鱼群算法相比,改进后的鱼群算法能够更为有效得解决无人机任务规划问题.