基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

基于CAD模型的边界离散元法仿真算法研究

为实现由边界的二维CAD模型(二维CAD软件设计图)建立边界的二维离散元法分析模型,提出一种基于图元的二维边界离散元法仿真算法。该算法采用Bresenham方法设置边界图元信息以进行邻居搜索,采用几何和数值方法进行颗粒与边界图元的接触检测、接触点求解和接触叠合量的计算。实例验证证明了该算法的正确性和有效性,为实现由机械部件的CAD模型进行机械部件工作过程的离散元法仿真分析奠定了基础。     

基于粒子群优化的三维突防航迹规划仿真研究

提出了一种基于粒子群优化的三维突防航迹规划方法并进行了仿真验证。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间,利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用粒子群优化,将约束条件和搜索算法相结合,能有效减小搜索空间,提高效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、地形回避和威胁回避的功能。     

基于调频傅里叶变换的匀加速转动目标ISAR成像

现有匀加速旋转目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法通常采用二维搜索估计目标转动参数,从而导致计算量大。提出一种基于调频傅里叶变换的ISAR成像方法。该方法利用目标散射点回波相位二次项系数与一次项系数的比值仅取决于目标转动参数这一特点,通过搜索调频傅里叶变换的调频系数使目标横向像熵值最小,得到该比值的估计结果,避免了二维搜索导致的计算量大的问题。然后对各距离单元回波作相应的调频傅里叶变换,即可得到聚焦良好的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

空间相干信号的频率和二维到达角估计算法

针对宽频段窄带信号的参数估计,提出了一种空间相干信号频率和二维到达角联合估计的算法——TSS-DOA算法。TSS-DOA算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。该算法能精确地估计信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于进化算法的多飞行器四维航迹规划方法

鉴于目前的航迹规划方法都局限于二维或三维空间,提出了一种基于进化算法的多飞行器四堆航迹规划方法.该方法在三维航迹规划的基础上加入时间代价约束,通过计算航迹节点在四维空间的坐标,将到达目标的时间与航迹搜索结合起来,使多个无人飞行器能够对目标进行同时打击并避免飞行器在飞行过程中的碰撞.仿真试验结果表明,该方法可以快速有效地完成四维航迹规划,获得满足要求的多飞行器飞行航迹.     

多集散点车辆路径问题及其蚁群算法研究

为使多集散点车辆路径问题结果全局最优,以订单为基准建立货运车辆路径问题模型.以订单为基准建立蚁群算法的二维禁忌数组,确定相邻两个集散点相同时的蚂蚁状态转移规则,使蚁群在满足车辆约束条件下,按禁忌表对所有订单搜索.此模型和算法实现了所有车辆对所有订单进行路径搜索,易于全局最优.实例求解结果表明模型及算法的有效性.     

基于探测区域搜索的TOA量测数据关联

到达时间(time of arrival,TOA)量测数据关联是多发单收非协同探测系统中的关键技术之一。针对传统算法中由于需要排列组合导致运算量大的问题,提出一种基于探测区域搜索的TOA量测数据关联算法。首先通过方位搜索,得到多条TOA曲线的离散采样点,然后通过对离散曲线进行扩散叠加,可将量测数据关联问题转化为二维平面的峰值检测问题。仿真实验表明,所提算法在几乎不影响关联正确率的前提下,能够有效提高运算效率,具有良好的工程应用前景。     

带二维装箱约束的物流配送车辆路径问题

现实物流活动中大量存在的易损、 易碎物品的运输问题属于带二维装箱约束的物流配送问题, 该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题. 针对这一问题, 在对其进行明确定义的基础上, 建立了数学模型, 提出了解决该问题一个Memetic算法, 对算法中的几个关键算子: 深度优先的启发式装箱方法、染色体的编码方式及其路径分割程序、初始解的生成方法、 交叉算子、局部搜索算子, 进行了详细的阐述. 通过初步的实验, 确定了Memetic算法的最佳参数配置; 然后在Iori提出的30个顾客数在20-199个标准算例上对算法的鲁棒性、求解的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试, 并与文献中的求解结果进行了比较. 试验结果表明, 该Memetic算法大大提高了现有算法的性能及求解结果的质量.     

两阶段优化算法求解绿色装箱车辆路径问题

带二维装箱约束的绿色开放式车辆路径问题（green open vehicle routing problem with twodimensional loading constraints, 2L-GOVRP）是绿色开放式车辆路径问题和二维装箱问题的集成。以最小化燃油消耗量为优化目标建立了2L-GOVRP模型,并提出一种两阶段优化算法（two stage optimization algorithm, TSOA）进行求解。TSOA的第一阶段,针对车辆路径问题,设计自适应鲸鱼优化算法（adaptive whale optimization algorithm, AWOA）进行求解,从而确定车辆初步配送路径（即2L-GOVRP的初始解）,并采用4种变邻域局部操作进行局部搜索。TSOA的第二阶段,针对二维装箱问题,设计融入扰动机制的天际线填充算法（skyline filling algorithm combined with disturbance mechanism, SFA-DM）优化装箱过程,从而确保所有货物能够合理装箱。通过对不同客户规模测试数例的仿真实验和算法比较,验证了TSOA可...     

机载雷达三维空时自适应相关域降维算法

由于利用了俯仰维的自适应能力,三维空时自适应处理(three-dimensional space-time adaptive processing, 3D-STAP)能够获得比传统二维空时自适应处理(2D-STAP)更好的性能,但同时在运算量和采样数目的要求都将急剧增大。为了克服这个问题,提出了一种基于相关域的机载雷达三维空时自适应降维算法,即利用空时相关矩阵的子矩阵,将最优空时处理的二次代价函数转化为两个二次代价函数,并迭代求解这两个二次代价函数的两个低维权向量,所提算法能够明显降低计算复杂度和样本数目要求。基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于二阶统计量的分布式信源二维波达方向估计

对于由本地散射导致的分布式信源二维波达方向估计,根据空间角度信号密度的共轭对称特性,首先将相干分布式信源方向向量化简为传统点信源方向向量与实向量的Schur Hadamard积,进而提出了一种基于Schur Hadamard积的相干分布式信源二维波达方向估计算法。该算法通过构造基于Schur Hadamard积的二阶统计量,可直接给出仰角和方位角的估计值。与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能。仿真实验表明,该算法具有较好的参数估计精度,可有效解决复杂通信环境下相干分布式信源的二维波达方向估计问题。     

互耦效应下低复杂度的二维DOA估计算法

互耦效应会对阵列流型产生扰动并改变子阵间的旋转不变关系, 导致二维子空间类算法性能急剧下降甚至失效。传统二维波达方向(two-dimension direction of arrival, 2D-DOA)估计和互耦校正算法存在二维谱峰搜索困难、迭代寻优慢和计算量大等问题。利用均匀矩形阵列的特殊结构以及互耦系数矩阵的特点, 提出了一种互耦效应影响下能实现完全解互耦的二维旋转不变子空间算法。该算法通过合理选取3个在互耦影响下仍具备旋转不变关系的子阵列, 构建扩展的协方差矩阵, 通过一次特征分解, 即可实现2D-DOA估计和互耦抑制。从理论上证明了ESPRIT算法应用于互耦效应影响下2D-DOA估计的可行性。算法无需二维谱峰搜索和阵列互耦任何信息, 计算量得到有效降低。仿真验证了该算法能够实现稳健的2D-DOA估计, 并抑制互耦效应影响, 估计性能与无误差时的标准ESPRIT算法接近。     

独立分量分析的一种剖析方法及其搜索算法

给出了独立分量分析(ICA)问题可解性的一种直观解释,并设计了直接的搜索算法.首先通过分析二维ICA问题,将输出信号分量的峰度作为ICA最优化问题的目标函数,分析了目标函数的波形随源信号之间耦合程度不同而变化的规律,以直观的图示解释了最大化输出信号非高斯性的ICA准则,且具有严格的数学意义.通过4点比较,将目标函数定位于某确定子区间,在读子区间上,目标函数是单峰函数,峰值点为全局极大值点,且为ICA问题的解.用快速搜索法进行了ICA求解,并将算法推广到多维ICA问题的求解.对算法进行了双通道图像分离、多通道语音分离的数值实验.     

O—D简化技术

本文针对交通规则中由于Ｏ－Ｄ流对数量多而引起运用平衡模型求解在计算机上无法实现的问题，提出了一个等价的转化Ｏ－Ｄ流的方法，该方法大大降低了原问题的维数。     

基于纹理技术生成立方体表面全景图的算法

为了在军事模拟和教育训练等三维场景中有效地使用全景图,提出了采用二维纹理和三维纹理生成立方体全景图的两个模拟算法(立方体全景图是比球面和柱面全景图效果更佳的环境影射).二维纹理模拟算法生成的立方体全景图由同时建立的6个二维正方形纹理数据组成,算法的关键在于解决两个相邻纹理的连续性问题.三维纹理模拟算法首先生成三维立方体纹理数据,进而获取该立方体的6个表面纹理,组成立方体全景图.通过分析比较算法的时间及空间复杂度,得出二维模拟算法优于三维模拟算法的结论.采用两种算法生成的以天空背景为例的全景图能够满足模拟仿真系统的实际需要.     

三维激光扫描测量系统中的摄像机标定

三维激光扫描系统能够快速精确地获取周围场景的三维几何信息,而表面纹理信息需由高分辨率相机获取,必然存在不同数据源信息融合问题.在自主开发的三维激光扫描系统AX-LMS200基础上,通过相机内外参数标定,提出一种三维激光数据与二维纹理图像数据融合的方法,方便灵活地将三维激光数据与二维纹理图像数据相互映射.     

模值约束的降维MUSIC二维DOA估计

利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法,该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题,并采用模值约束法定义附加条件,使方向向量得到了较强约束,进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明,本文算法所需运算量较低,且角度估计的成功率与精确度较高。