改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题

在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题可行有效.     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

GBAS进近的误差修正与运行实施方法

 地基增强系统(GBAS)提高定位精度需要获得地面广播的各类定位误差修正值, 通过分析传统的对流层误差修正算法, 提出了区分大气干湿分量的对流层指数修正算法。通过实际的采样和计算验证可知, 使用该算法能够较为明显地提高对流层修正误差的精度。探讨了地基增强系统进近飞行程序设计与实施方法, 分析了地基增强系统进近的各种优势, 提出了加快中国地基增强系统应用的建议。     

三维塑封充模过程数值模拟方法

针对塑封充模过程,提出了三维塑封充模过程模拟的稳定性数值计算方法.该方法采用N S方程联合树脂固化反应方程描述三维塑封充模过程,并采用FAN(Flow Analysis Network)方法跟踪流前.为了避免方程求解过程中产生的数值振荡,对动量方程采用GLS(Galerkin Least Square)计算格式,对能量方程采用GLS\\GGLS(Gradient Galerkin Least Square)相结合的计算格式,对反应方程采用SUPG(Streamline Upwind Petrov Galerkin)计算格式.实验证明,该方法具有较好的稳定性和较高的数值精度.     

基于三维激光扫描技术的建筑物三维建模方法

以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,从数据采集、点云处理、三维模型建立和纹理映射等方面探讨了利用三维激光扫描技术进行建筑物三维建模的方法。     

广义负载模拟器的广义力误差最小轨迹规划

研究了基于结构化空间刚度的广义负载模拟器的轨迹规划问题,建立了主从式双并联广义负载模拟系统的数学模型.以广义力为优化目标,提出一种广义力误差最小的轨迹规划方法,并将轨迹分解为静态最优轨迹和动态补偿轨迹.最优轨迹中根据虎克定理给出广义力到位姿的映射关系,补偿轨迹在最优轨迹离散点附近线性化动力学方程,用于抵消惯性载荷的影响.仿真结果表明,该方法可用于空间加载轨迹的高精度实时生成,其广义力误差小于0.9‰,对实际工程具有重要意义.     

混合系数线性模型中参数估计的一些结果

对于在二次损失和矩阵损失下混合系数线性模型的参数估计问题, 分别给出了在仿射变换群下存在回归系数的一致最小风险无偏(UMRU) 估计和一致最小风险同变( UMRE) 估计的充要条件和在平移群下存在一致最小风险同变估计( UMRE) 的充要条件, 导出了回归系数的广义最小二乘估计的可容许性.     

基于三维激光扫描技术的城市三维建模方法

本文以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,以建筑物建模为例,从数据采集、点云处理、三维模型建立和纹理映射等方面探讨了利用三维激光扫描技术进行城市三维建模的方法。     

偏差校正最小二乘法参数辩识的分析和仿真

本文旨在分析偏差校正法与其他参数辩识方法的关系。在前面部分，借助移位向量把二次准则表达成待辩识参数的显函数。这样广义最小二乘法，偏差校正法及伪线性法的离线算法便很容易地以这同一准则导出。后面部分从递推预报误差法导出以上三种方法的递推算法。通过以上分析并采用仿真手段清楚展现了各种算法间的相互关系。     

基于UKF的ILS/GLS/INS组合导航融合方法

针对进近着陆过程中,仪表着陆系统(ILS)会受到空域以及外界环境的影响而产生导航偏差,影响进近着陆时导航的精度,而现在正在引进GLS着陆系统。本文提出一种将ILS和GLS分别与SINS相组合,利用改进的联邦无迹卡尔曼滤波,将其输出的位置之差作为量测值,再根据线性最小方差准则,提出了按照最优系数加权的方法融合局部导航数据,从而得到全局最优估值。相比于传统的联邦滤波算法,能有效的降低测量噪声,减小飞机降落时与标准航道的偏角误差,从而提高进近着陆引导的水平精度。     

观测资料不全的线性模型参数估计的渐近性质

本文在较一般条件下给出了规测资料不全,具有AR(1)扰动项的回归模型参数估计的渐近性质,说明它们保持了资料齐全时相应性质,文中还给出了求参数估计的具体公式。     

用几何最小二乘法改进 ITD 法的阻尼识别精度

ＩＴＤ（ＩｂｒａｈｉｍＴｉｍｅＤｏｍａｉｎ）模态识别方法可不用输入系统的信息就识别系统的模态参数，但识别的模态参数常常很不精确，且阻尼比的识别精度很差。当激励信号不是独立白噪声信号时，不应该采用ＩＴＤ法进行模态识别。推导了ＩＴＤ法识别的模态频率和阻尼比的相对误差公式，由此分析了造成阻尼比识别结果很差的原因，并且引入了Ｉ－ｂｒａｈｉｍ提出的双最小二乘算法（ＤＬＳ），在此基础上，提出了几何最小二乘法（ＧＬＳ）。通过理论推导和算例验证得到：一般情况下，ＧＬＳ和ＤＬＳ算法均可提高阻尼比的识别精度，且前者的识别结果优于后者。     

L1极小化问题的一种Gauss-Seidal算法

采用罚函数法与Gauss-Seidal算法相结合的思想研究求解L1极小化问题的数值算法:把L1正则化问题视为对L1极小化问题的一种罚函数,由于该函数是非光滑函数,采用光滑化函数对其进行光滑逼近;在此基础上,对此无约束光滑极小化问题采用Gauss-Seidal迭代法求其某种形式的非精确解;再通过合理调整罚参数和光滑化参数, 使得算法产生点列收敛于L1极小化问题的解;最后,通过数值试验测试文中算法的效果, 并从数值计算角度与已有算法进行比较, 结果表明,文中算法具有很好的数值效果.     

Sparse Signal Recovery via Exponential Metric Approximation

Sparse signal recovery problems are common in parameter estimation, image processing, pattern recognition, and so on. The problem of recovering a sparse signal representation from a signal dictionary might be classified as a linear constraint l_0-quasinorm minimization problem, which is thought to be a Non-deterministic Polynomial-time(NP)-hard problem. Although several approximation methods have been developed to solve this problem via convex relaxation, researchers find the nonconvex methods to be more efficient in solving sparse recovery problems than convex methods. In this paper a nonconvex Exponential Metric Approximation(EMA)method is proposed to solve the sparse signal recovery problem. Our proposed EMA method aims to minimize a nonconvex negative exponential metric function to attain the sparse approximation and, with proper transformation,solve the problem via Difference Convex(DC) programming. Numerical simulations show that exponential metric function approximation yields better sparse recovery performance than other methods, and our proposed EMA-DC method is an efficient way to recover the sparse signals that are buried in noise.     

云南省玉米灰斑病菌孢子相关生物学特性研究

为探明玉米灰斑病在云南省发病较重的原因,该试验在田间条件下,采用人工喷雾接种玉米灰斑病菌,研究玉米灰斑病潜育期、病斑产孢、孢子飞散以及菌龄、温度、湿度和光照对孢子萌发的影响.结果表明:昆明地区玉米灰斑病在感病品种会单4号上的潜育期为12～13d;病斑产孢量随显症天数的增加呈单峰曲线,显症后24～27d病斑产孢量达到最大值;玉米灰斑病菌孢子主要在夜间飞散,风或雨有助于孢子的飞散与传播;菌龄对孢子萌发影响较大,随菌龄的增长,孢子萌发率降低;在10～30℃时,分生孢子均能萌发,但以22℃最适,35℃以上或4℃时均不能萌发;水滴有利于孢子萌发,光照对孢子萌发影响较小.     

含有未知参数的广义Lorenz系统的自适应投影同步

研究了含有未知参数的广义Lorenz系统的自适应投影同步问题.对于参数完全未知的情形,提出了4种控制器设计策略,实现了两个广义Lorenz系统间的自适应投影同步,对于响应系统参数未知的情形,通过本文设计的控制器,可以实现广义Lorenz系统中两个拓扑不等价的系统之间的同步,同时未知参数可以被识别.数值仿真结果说明了方法的有效性.     

量子近似优化算法在约束优化问题中的应用

结合量子近似优化算法求解约束优化问题是当前的研究热点之一,针对约束优化问题,提出了一种在量子 近似优化算法框架中的改进方法;此方法融合了二次无约束二元优化和量子交替拟设这两种方法,同时将在目标 算符中添加惩罚项,将不符合解的期望值降低和通过对问题进行求解得出问题的可行解,将混合操作限定在可行 解空间内融合在一起;优点在于在求解约束优化问题时,能减小迭代次数,快速并准确地得到问题的最优解;以最 小顶点覆盖问题为例,将提出的方法与几种已有的方法做比较,得出方法能减小量子近似优化算法的迭代次数,使 得能够高质量和高效率的求解约束优化问题。     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。     

遗传算法在排课问题中的运用

遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题.排课问题是一个多因素的优化决策问题,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题.根据大学课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的调整概率进行排课,数值试验证明了方法的有效性和可行性.     

工程训练的创新实践

工程训练是工科特别是机械专业学生的重要实践教学环节,对学生今后的专业学习有着重要的启迪作用.针对师资力量不足,致使最重要的数控加工实习停留在演示层面的问题,提出了成立工程训练学习小组和加强校企合作2个解决办法,既解决了师资力量不足的问题,又补充了实际生产的教学内容,受到学生的欢迎.