异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

针对高速互联网络通信覆盖度控制较差的问题, 提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法.  首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真分析结果表明, 该控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 在节点最小条件下网络通信的覆盖率较高, 改善了低覆盖率导致的负载失衡.     

随机利率和通货膨胀下DC养老金的鲁棒最优投资策略

针对通货膨胀、随机利率、随机薪酬和模型不确定性影响下的确定缴费(Defined Contribution,DC)型养老金的鲁棒最优投资策略问题,首先假设市场是由无风险资产、滚动债券以及股票3种资产组成,给出这3种资产以及随机薪酬的动力学公式;然后通过消费者价格指数刻画通货膨胀的水平,应用伊藤公式,得到通货膨胀环境下3种资产价格以及随机薪酬的动力学公式;接着应用Girsanov定理,得到新测度下随机利率、3种资产以及随机薪酬的动力学公式,并得到养老金账户的财富过程;最后在期望效用最大化的原理下,应用随机控制理论求解HJB方程(Hamilton-Jacobi-Bellman equation),得到了DC养老金的鲁棒最优投资策略;通过数值分析得出通货膨胀对鲁棒最优投资策略的影响。     

随机通货膨胀下DB养老金计划最优退出策略

针对目前投保人在投保过程遇到的系统性风险,研究了基于随机通货膨胀风险下DB养老金计划的最优退出策略问题。该计划具有最低保障功能,并且投保人可以在任何时期行使surrender期权。为了找到行使surrender期权的最佳时间,将带有surrender期权的DB型年金计划的最佳退出时间转化为一个自由边界问题,由此可以得到一个相应的非齐次偏微分方程,利用梅林变换对非齐次偏微分方程进行积分变换后使用RIM递推积分法对积分方程进行数值求解,从而得到一个surrender期权估值的积分方程和最优退出边界。研究表明:这种期权为投保人提供了更多的保护,使得投保人拥有更多的选择权;此外,用数值分析给出了公平收费率的性质和在不同投资比例对账户价值的影响以及其最优退出策略。     

叶片进口边位置对快堆二回路钠泵空化性能的影响

为了提升快堆二回路钠泵的空化性能,在确保其他几何参数不变的前提下,将原型样机的叶片进口边分别前伸三次构造出模型泵A、B、C.基于RNG k-ε湍流模型、Zwart-Gerber-Belamri和Schnerr&Sauer空化模型,对各模型泵进行三维定常单相、两相空化数值模拟,预测出各个模型泵的水力性能曲线、不同工况下的空化性能曲线和内流场参数.通过对比原型样机和各个模型泵的水力性能及内流场参数,得到结论:叶片进口边前伸对钠泵的水力性能影响不大,其中模型泵B的水力性能下降量最小;各模型泵的临界空化余量均不同程度降低,模型泵B的空化性能最优;适当地前伸叶片进口边位置,钠泵的空化性能明显提升.     

Lucene索引段合并优化策略

随着大数据应用发展,如何从海量数据中进行高效信息搜索成为研究热点。Lucene全文搜索引擎通过索引段合并来提高索引效率,但Lucene索引段合并过程大多需要从磁盘加载各索引段,将占用大量系统资源,降低系统吞吐量。针对该问题,提出基于Lucene索引段合并优化策略,该策略通过负载系数来选择不同的索引段合并操作。为提高数据的检索速度,进一步建立索引段相似度评价模型来选择出最优合并索引段集合进行合并。通过与现有Tiere,LogByte,LogDoc等合并策略进行实验对比,提出的优化策略能有效减少索引段合并次数,提升系统吞吐量及索引效率。     

基于数值模拟的高压磨料射流喷嘴流场分析及结构优化

为得到高压磨料射流喷嘴内部水流和磨料颗粒运动分布的最佳特性,本文基于二相流理论,利用数值模拟方法研究了高压喷嘴内部混合水相的速度及湍流强度分布,重点分析了磨料入口位置对喷嘴出口处磨料颗粒收束性及喷嘴内壁面磨损状况的影响,并提出了减轻壁面磨损的改进措施。结果表明,距喷嘴中心轴线距离越远,喷嘴内部混合水相的湍流强度越低,但由于磨料入口处存在旋涡,混合水相速度则随之先降低后升高。随着磨料入口位置越靠近高压水入口,出口处磨料的收束性呈现先变好后变差的趋势,磨料颗粒则会大量聚集于磨料入口与上壁面交界处,造成喷嘴内壁磨损,此时可通过在后壁面和上下壁面使用圆角过渡来改善射流流向,进而减少聚集处磨料颗粒的体积分数。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。     

基于股份支付的技术拍卖

作为现金拍卖的替代方式,发明人可以通过股份支付来实现技术拍卖.企业以股份竞标,当技术产业化后,发明人根据股份分享利润.基于对称独立私有价值模型,分析了股份拍卖的最优机制,获胜企业和发明人的股份分配和保留价格.与现金拍卖相比较,股份拍卖期望收益与成交率都更高.采用一价或二价标准股份拍卖时,发明人的期望收益是相同的,收益等价原理仍然成立.一价,二价股份拍卖都是最优拍卖机制.     

基于耦合的新船价格波动影响因素分析

针对新船价格波动机理,通过分析船舶市场运行过程中影响新船价格的各种因素所占权重,以及这些因素作用下最终形成市场价格的过程,研究新船价格波动背后的形成过程和作用体系.首先,为解决多元数据求极值问题,提出动态粒子平衡的均匀采样方法,并在高维空间的单位超球面上生成权重方向向量,得到映射到不同方向向量上的投影序列.其次,为消除不平稳、不规则数据的影响,运用经验模态分解方法对投影序列进行处理,生成不同度量尺度下的平稳序列.再次,考虑到随机抽样的离散特性,以本征模函数与目标序列的判定系数为优化目标,加入了遗传算法得到在连续超球面上的优化结果.最后,通过对新船价格及其各相关因素的历史数据进行分析,得出拟合度较高的曲线及其所对应的各因素所占权重.分析表明该方法能够有效解决多元序列求极值和多元非平稳序列的相关性分析问题,能够综合考虑更多因素描述与新船价格的波动机理,为以后船舶价格预测提供一种新的方法.     

基于Legendre伪谱法的3D刚体摆姿态轨迹跟踪控制

研究3D刚体摆在有初始扰动情况下的姿态运动最优控制问题。结合3D刚体摆转动的姿态与角速度特点, 针对外部扰动设计闭环反馈姿态跟踪控制器。首先, 利用Legendre伪谱法规划出3D刚体摆开环的姿态运动轨迹。然后, 将系统的运动方程线性化, 并以3D刚体摆的实际运动姿态轨迹与参考运动姿态轨迹之间的差值作为控制量, 将姿态跟踪问题转换为线性时变系统的姿态调节问题。最后, 对基于 Legendre 伪谱法的3D刚体摆姿态最优控制的闭环控制方法进行仿真分析, 验证在具有初始扰动情况下算法的有效性。