基于双目视觉的三维重建技术研究

随着计算机运算速度的提高以及图像采集设备的更新换代,人们越来越不满足于传统三维测量方式,非接触式测量技术蓬勃发展,成为国内外学者研究的热点,双目三维重建是研究重点之一。本文首先介绍了基于双目视觉的三维重建技术,然后在MATLAB和OpenCV实验平台上,采用经典立体匹配算法即AD-Census算法对花瓶进行三维重建。     

基于量子粒子群优化算法的换热器综合能效评价研究

换热器是工业领域中被广泛应用的一种通用工艺设备,降低生产过程中的能源消耗来提高生产效益逐渐被重视。采用理论分析和数值模拟仿真相结合的方式,将影响换热器能效评价的各类因素进行了合理的归类与分析,根据各类型影响因素,建立了一个线性加权函数形式的换热器综合能效评价模型,对模型中的各个权重系数采用量子粒子群的优化算法进行优化,得到与各项能效因素相对应的最优权重,从而建立起最优的换热器综合能效评价方法。     

拥塞控制新算法:试算平衡

根据资源的需求和供给关系,提出了拥塞控制新算法——试算平衡法,旨在按一定比例抑制资源的需求,以实现系统资源的供需平衡,进而达到拥塞控制的目的.     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行了对比实验。实验结果表明,对于排气温度(exhaust gas temperature, EGT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)比标准PSO-SVM模型低47%;对于滑油温度(oil temperrature, OT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的MAPE比标准PSO-SVM低29%,为短期APU性能变化趋势预测提供了一定的参考。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

一种区域经济发展差异分析智能混合算法及应用

该文提出一种区域经济发展差异分析智能混合算法:首先有机融合主成分距离加权和遗传算法、模拟退火算法对FCM算法进行优化,采用优化FCM算法对各子区域经济发展水平进行分类;其次采用主成分分析法给各子区域经济发展水平进行综合评分并排名;然后依据分类和排名情况,对区域经济发展差异进行研究分析.该文以西部省份经济发展差异为例研究表明:该算法能够有效对西部省份经济发展差异进行综合分析,很好地反映了各省份经济发展的特征,是一种改进的、可行的大区内子区域经济发展水平差异分析方法.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计

传统建筑景观的设计往往存在直视效果差、居民满意度较低的问题,并且其在绿色环保方面的设计也存在不合理之处,因此,该文提出一种基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计方案.根据小生境遗传算法对建筑景观尺寸的多目标进行优化,优化的目标包括建筑的成本以及绿化带等公共设施.结果表明,提出的方案能够优化建筑景观环境,居民的满意度有所提高.