基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下，该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

干旱区夏季晴空期超厚对流边界层发展的能量机制

在全球干旱区,因其特殊的气候环境背景,夏季晴天常常会出现其他地区少见的超厚对流大气边界层(superthick convective boundary layer, SCBL),这种特殊的边界层结构具有重要的天气气候意义,但目前对这种超厚对流边界层发展机制理解十分有限.这既制约了大气数值模式中针对这种超厚对流边界层的参数化改进,也限制了超厚对流边界层与天气气候背景相互作用的科学认识.通过选取我国西北干旱区敦煌荒漠戈壁为代表性研究区,利用以往在该区域开展的陆-气相互作用观测试验资料及长期业务探空观测资料,从大气边界层发展的能量机制出发,对该地区出现的超厚对流边界层的发展过程进行分析.分析表明:从日际尺度看在持续晴空期即使在白天地表感热通量日积分值不变甚至减弱的情况下,大气对流边界层(convective boundary layer, CBL)的日最大厚度仍然表现为逐日持续增高的特点,且地表感热提供的能量无法平衡对流边界层发展所需要吸收的能量.主要原因是深厚的近中性残余层(residual layer, RL)在对流边界层发展过程中发挥了重要作用,通过夹卷过程从残余层进入对流边界层的夹卷能量是对流边界层逐日持续发展的关键能量补充.在夏季连续晴空期,对流边界层与残余层之间会形成逐日循环增长机制,使干旱区夏季发展出超厚对流大气边界层.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

多壳层Cr2O3空心球用作高性能锂离子电池负极材料

采用硬模板方法,以碳微球为模板,通过调控铬盐前驱体在模板上的吸附时间以及碳球模板的尺寸,来控制铬金属前驱体在碳球模板上的吸附量及嵌入深度,煅烧制备得到单、双、三、四以及五壳层Cr_2O_3空心球.合成的多壳层Cr_2O_3空心球尺寸均匀、纯度高、结晶性好.将Cr_2O_3多壳层空心球用作锂离子电池负极材料,相对于Cr_2O_3纳米颗粒其电池性能取得了显著的提升,具体表现在比容量更高,循环稳定性更好,且大电流放电能力更出色.其优异的性能主要得益于多壳层空心结构较大的比表面积、较短的离子/电子传输距离,且其内部空腔能起到缓冲由于锂离子反复嵌入引起的结构应力以及电极体积膨胀的作用.值得注意的是,四壳层Cr_2O_3空心球由于具有最佳的空腔体积占有率,其锂电性能最为突出,在100次循环后,比容量仍然高达1031.2 mAh/g,是目前商业石墨负极材料的3倍,有望用作新一代高性能锂离子电池负极材料.     

基于卢浮宫游客疏散模型探讨大型建筑的疏散方案

卢浮宫是法国的著名建筑,也是游客数量较多的一处景点,因此做好紧急情况的游客疏散预案具有重要意义。本文以卢浮宫的人群撤离为研究对象,结合卢浮宫建筑构造模型化的特点,设计了一种以语音导览器为导航介质的疏散方案,使游客能在最短时间内有序撤离到最近的出口,从而达到疏散游客的目的。以此模型为原型,人们可以根据建筑的特点优化该模型,使之适应不同的建筑。