多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

基于ＳＯＲＡ 的多学科协同优化可靠性优化方法

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

一种新的基于混沌序列的图像分块加密方法

给出一种新的图像置乱加密算法并进行实验验证.首先给定一对初始值和参数,以此作为密钥生成混沌序列及其主遍历矩阵,把一幅较大的图像分解为适当大小的图像子块,根据混沌序列的主遍历矩阵,对图像子块进行置乱;然后再选择另一对初始值和参数,生成一个新的混沌序列及其主遍历矩阵,以该主遍历矩阵对图像的每个子块进行置乱加密;最后,把加密后的图像隐藏到一幅适当的载体图像中.     

随机正则图中的一类新控制集

在随机正则图中,研究了图的最小[r,R]控制集的定界问题.基于随机策略,提出了求解图的最小[r,R]控制集的近似算法,跟踪算法执行过程中相关参数的期望值变化情况,列出相应的带初值条件的常微分方程,通过对方程解的估计衡量该算法的平均性能.在此算法的分析基础上,给出了最小[r,R]控制集的一个上界.     

知识库组织和目标求解模型

本文讨论知识库的组织和目标求解.首先用一个知识从属—调用图(KSIG)表示知识库,提出目标求解算法,并证明了生成的目标解树与SDL树中成功路径的等效性.然后提出充要搜索图和解树基等既念,进而建立了能有效地进行目标求解的知识库组织模型KBGS,使求解时只搜索必要的节点.     

变摩擦力下板带轧机辊系垂直-水平耦合振动特性

考虑轧辊振动情况下轧制界面间变摩擦力因素影响,基于Orowan变形区力平衡理论建立了垂直和水平方向的动态轧制力模型.在此基础上考虑轧机结构振动的影响,建立了板带轧机垂直-水平耦合非线性振动动力学模型.运用多尺度法对该系统进行求解,得到了系统的幅频响应方程,并采用1780轧机参数进行仿真,分析了非线性参数对幅频特性的影响.最后采用奇异性理论分析该耦合系统的分岔行为,得到该耦合系统在2参数平面内的6组不同转迁集及分岔图,这为进一步抑制轧机辊系振动提供了理论指导.     

基于DPCNN的无向赋权图的最小生成树的求解

 利用脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)的脉冲波并行传播特性,在其时延脉冲耦合神经网络(DPCNN,Delay PCNN)的基础上提出了一种求解无向赋权图最小生成树的新算法.算法针对最小生成树的权值总和最小且连通的性质,结合时延脉冲耦合神经网络脉冲波的并行传播,通过求解无向赋权图的最短路径并对其连通性进行判断,采用迭代的方法,成功地求解了无向赋权图的最小生成树.最后给出了仿真实验,证明了该方法的有效性,与传统算法比较有一定的优势.     

带摩擦的Rikitake双盘发电机模型的混沌与同步

利用非线性动力学理论讨论了带摩擦的Rikitake双盘发电机模型的混沌特性.通过数值计算得到该模型的定态解,并分析了该定态解的稳定性.利用数值仿真,得到在一定参数和初始状态下的吸引子和分岔图.为了实现该系统的混沌同步,选用耦合同步法,并选择了合适的耦合参数进行数值计算和计算机仿真.结果表明,该系统快速地达到了混沌同步.     

物流配送中心选址策略研究

把物流配送中心的选址归结为求解使运输成本、变动成本和固定成本之和最小的最优化问题.为便于模型求解,进行了适当的假设,建立了以运输成本与运营成本之和最小为目标的选址模型,并采用遗传算法对选址模型进行求解,运用vb.net编写相应的求解程序.     

基于析取图考虑物料搬运的Job Shop调度算法

为有效解决考虑物料搬运设备的Job Shop调度问题,建立了非线性规划模型及改进析取图模型.在此基础上,以最小化最大完工时间makespan为调度目标,构造了两阶段结构式启发式调度算法.第一阶段,将析取图分解为机床调度析取子图和搬运设备调度析取子图,提出一个双层递进启发式算法.上层利用分支思想求解机床调度析取子图,根据上层结果,求解搬运设备调度析取子图.在第一阶段解的基础上,第二阶段构造了基于块理论的调度优化启发式算法.最后对算法进行了仿真分析,结果表明所提出的算法是有效、可行的.     

黄河流域骨干工程决策支持系统的系统分析与建模方法

阐述了在黄河流域骨干工程决策支持系统开发研究中所使用的建模方法．首先,在系统分析中,建立起系统的与或图,获得了系统中各决策问题求解序列、本原问题集合以及本原问题求解算法的集合．然后将其与广义模型化结合起来,采用零部件模型设计技术建模,这样使得系统资源（数据、模型、知识、……）达到了既是相互独立的,又可灵活地生成组合,协调运行,完成了系统所提供的决策支持功能．     

基于D-tree分解的欠约束与完备约束的几何约束求解

提出了解决欠约束、完备约束的几何约束问题的D-tree分解算法.首先,提出了一种适用范围更广的处理特殊约束策略,可以将这种特殊约束与普通约束统一化,采用转化策略将欠约束的几何约束问题转化为完备约束的几何约束问题.然后,根据几何约束图中结点的度的性质给出了D-tree分解算法,相比经典算法,D-tree分解算法拥有更低算法复杂度和相同的求解域.最后,根据D-tree分解算法结果的规律性,给出了一个为基于数值的求解方法导出求解序列的策略.D-tree分解算法通过导出的求解序列将提高几何约束求解中基于数值的求解方法的求解效率.     

融合装配信息的三维装配模型检索方法

针对现有三维装配模型检索方法存在语义不符、准确性低、检索效率低等问题,提出一种融合装配信息的三维装配模型检索方法.首先,进行装配信息检索,利用符号化的编码表示装配信息,查找零件的编码以找出符合装配设计意图的三维模型.然后,利用装配零件之间存在的共轭关系,将装配零件的几何检索转化为查找符合共轭子图的属性邻接图,通过零件的属性邻接图进行模型检索.最后,利用频繁子图挖掘方法,提取出满足共轭子图的属性邻接图,用作模型的重用.实验结果表明:该方法能够较好地实现三维装配模型的检索,可以有效地支持面向装配零件的模型重用.     

Improved Approximate Minimum Degree Ordering Method and Its Application for Electrical Power Network Analysis and Computation

Electrical power network analysis and computation play an important role in the planning and operation of the power grid, and they are modeled mathematically as differential equations and network algebraic equations.The direct method based on Gaussian elimination theory can obtain analytical results. Two factors affect computing efficiency: the number of nonzero element fillings and the length of elimination tree. This article constructs mapping correspondence between eliminated tree nodes and quotient graph nodes through graph and quotient graph theories.The Approximate Minimum Degree(AMD) of quotient graph nodes and the length of the elimination tree nodes are composed to build an Approximate Minimum Degree and Minimum Length(AMDML) model. The quotient graph node with the minimum degree, which is also the minimum length of elimination tree node, is selected as the next ordering vector. Compared with AMD ordering method and other common methods, the proposed method further reduces the length of elimination tree without increasing the number of nonzero fillings; the length was decreased by about 10% compared with the AMD method. A testbed for experiment was built. The efficiency of the proposed method was evaluated based on different sizes of coefficient matrices of power flow cases.     

搭载回流式动力传动系统的PHEV参数优化

针对搭载回流式动力耦合传动系统的插电式混合动力汽车(PHEV,plug-in hybrid electric vehicle),提出了一种参数匹配优化设计方法。建立了整车各个模式下的等效输入功率模型,根据最小等效输入功率原则制定了各驱动模式间的切换规律,并设置控制参数系数对模式切换曲线进行调整。通过MATLAB/SIMULINK构建了整车经济性仿真模型,利用遗传算法对匹配的动力参数和控制参数系数进行了综合优化。仿真结果比较表明:此方法得到的一组参数能有效提升燃油经济性,百公里等效燃油消耗比优化前降低了4.8%。     

两类图的序列性

图G的标号指f是V(G)到整数集合的一个映射,然后边xy∈E(G)由f(x),f(y)导出标号.本文利用一类具有序列平衡标号的树的性质,通过"连结"与"粘接"方式,构造更多顶点的序列树;证明了C2n+1∨Km是序列图.     

基于LINGO的最小支撑树问题的模型与解法

研究了图与网络领域中的一类经典问题——最小支撑树问题,分析其现有算法的不足,通过引入0-1变量和辅助变量,根据最小支撑树的本质属性,从两个角度建立了最小支撑树问题的整数规划模型,编写了与模型相对应的LINGO程序.实证分析验证了模型的正确性,比较了两种建模模式的优劣.     

变压器直流扰动多物理参数变化特性

针对变压器直流扰动多物理参数变化问题,研究了不同直流扰动状态下多物理参数变化特性。构建变压器直流扰动状态下多物理场模型,分析绕组/铁芯振动机理与箱体涡流损耗原理。通过变压器多物理场顺序耦合算法循环迭代求解电磁参数,将电磁参数作为机械、涡流场输入参数,进一步求解振动加速度及损耗参数。通过多物理场顺序耦合算法,仿真分析变压器不同直流扰动状态下电磁参数与机械振动、箱体涡流损耗的变化情况及对应关系。进一步,搭建动模实验平台,采集变压器不同直流扰动状态下内部绕组电流、励磁电流及振动加速度数据,并与仿真结果进行对比,验证本文方法的有效性和正确性。     

利用多级社区中心标签实现大规模图上距离查询

距离查询是图数据挖掘应用中的最基本的操作之一,但是目前的现存查询算法均无法高效处理大规模图数据.针对这个问题,提出建立多级社区中心的标签机制,即首先在原图中将结点按社区划分为多个集合,然后再将各集合中的中心结点建成带权查询子图,经过多次递归操作,最终为各结点建立一个基于社区中心的树状结构标签集,该标签集可以实现利用较短的创建时间和较小的存储代价大幅度提高距离查询的效率.从实验结果可以看出,该方法综合效率明显优于现存的高效算法.