故障在线监测自编码式棒位指示系统

提出了一种结构简单、工作可靠、测量精度高的控制棒位置指示系统—故障在线监测自编码式棒位指示系统。该系统探测器由一个励磁线圈、Ｎ个测量线圈、一个补偿线圈和一根芯棒组成。其中，芯棒由Ｍ段导磁材料与Ｍ１段非导磁材料间隔分布构成。当芯棒随控制棒在测量线圈中央轴向运动时，励磁线圈上输入的交变信号必然在测量线圈上产生交变感应信号，通过接收这些测量线圈的输出信号并进行处理从而判断控制棒棒位。本文详细地介绍了该系统工作原理、硬件结构、软件框图及试验。结论表明：它比现役压水堆使用的线圈编码棒位指示系统性能优越并具有更多的功能—故障在线监测功能，它可完全满足供热堆的棒位测量要求并可用于其他水堆的棒位指示。     

混合编码遗传算法在测试数据生成中的应用

针对传统遗传算法存在局部搜索能力差、未成熟收敛和多峰优化时常有漂移现象的缺陷,充分利用格雷码来消除Hammming悬岸问题,实数编码来获得大空间搜索任意精度的优势,从而获得混合编码的遗传算法.引人黄金分割点实现2种编码方法的转换,设计了测试数据生成的混合编码遗传算法.通过实例说明测试数据如何自动生成,结果表明生成测试数据的效果较好.     

正交均匀设计在遗传算法初始编码中的应用

为改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度,本文将试验设计的优化设计方法引入遗传算法,从编码开始,优化初始种群的选取。通过实例验证,得到了较好的效果。     

NHR-200堆内液位测量传感器研究

用稳压器液位测量结果表征压水反应堆内冷却剂装量，已不能满足核安全要求；一体化、双壳式的ＮＨＲ－２００（２００ＭＷ核供热堆）中，传统的差压式核级液位计难以实现其液位测量。为此，基于发热体在气体和液体中放热系数的显著差异，提出了变液位测量为温差测量的加热式铠装热电偶方案，试制了铠装液位传感器，并在模拟实验装置中进行了试验。理论计算和试验结果表明，该传感器原理正确，性能可靠，结构可行，可作为ＮＨＲ－２００堆内水位测量的液位传感器。     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

NHR-200 含钆可燃毒物棒性能分析

介绍了２００ＭＷ核供热堆（ＮＨＲ－２００）采用含钆可燃毒物燃料棒作为中子吸收体的设计考虑，并根据ＮＨＲ－２００燃料组件的设计参数，采用压水堆核电厂燃料元件稳态分析程序ＦＲＡＰＣＯＮ－２，并考虑到含钆芯块物性变化，对原有ＭＡＴＰＲＯ数据库中相应物性作了修改，按不同含钆量对可燃毒物棒进行稳态工况的性能分析比较。分析结果表明，ＮＨＲ－２００含钆可燃毒物棒能很好地满足堆芯设计的要求，并且有较大的安全裕度。     

TURBO编码在鲁棒数字水印中的实现方法

在典型的通信系统中,调制过程是数字信号加载在载波的幅度值、载波的频率或者载波的相位上。因此,可以把载体数据看成是一种广义上的传输载体,把水印信息看成是一般数字信息,那么水印的嵌入过程就是一个广义的调制过程。相应地,可以把水印的检测过程看成是一个水印信号的解调过程,就是从宿主载体数据中提取水印信号。Turbo码的译码性能在于循环迭代的译码结构,针对Turbo码译码复杂度非常高的缺点,提出了各种低复杂度的译码算法。为了解决在图像中嵌入大容量水印难度大的问题,设计并实现了一种新的基于TURBO编码的鲁棒性数字水印算法。从TURBO码的编码特征入手,实现了嵌入方式的选择、水印基本模型、水印算法具体的程序实现方法。在对鲁棒性数字水印的基本理论进行分析的基础上,有效地改善了TURBO码数字水印技术中鲁棒性能。     

纠错编码原理在自恢复数字水印中的应用研究

本文提出了一种利用纠错编码原理实现的改进自恢复水印算法,对制作的水印进行纠错编码,将得到的监督信息和水印信息进行置乱后再嵌入,该算法既能对篡改图像的恶意操作具有很强的识别能力,又可以恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

遗传算法在排课系统中的应用

排课是学校教务部门组织教学的重要工作。本文以某高校的实际数据为例,在排课过程中采用遗传算法来代替人工排课,能科学、合理、快捷的完成排课,最大程度上使教师满意,学生也满意。     

遗传算法在动态权值路径寻优中的应用

为了克服传统算法在求解动态权值下最短路径问题时权值设定不合理,所得结果往往不是最优路径这一问题,提出了一种基于遗传算法的复杂路径寻优算法。遗传算法本身的随机性可以很好的避免权值设定这一步骤。为了使路径寻优算法更加可靠,该算法通过优化变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。将其应用在一个实际游戏模型中,实验结果表明其有效性。     

基于实数编码的遗传算法在软土路基沉降预测中的应用

采用基于实数编码的遗传算法与Biot固结理论相结合,建立了适用于饱和软土地基固结的土体参数反分析方法和沉降预测方法,并编制了相应的计算机程序.工程实例表明,该模型是合理的,并能够很好地应用于工程实践.     

遗传算法在数据挖掘中的应用

讨论了遗传算法的基本思想、优点以及在数据挖掘方面的应用,并以乳腺癌统计数据为例,提出了一种基于小生境遗传算法的分类规则数据挖掘算法.     

遗传算法在PID控制器参数寻优中的应用

针对遗传算法易早熟收敛,对参数有较强的依赖性,而模拟退火法的搜索过程冗长的缺点,采用混合策略,在优化机制、结构和行为上结合两者的特点,提高算法的优化能力、效率和可靠性.在PID参数寻优中采用混合策略,将SA状态产生函数作为变异概率可控的变异操作,在高温下有较强的变异功能,在低温下有较强的趋化功能.仿真结果说明,混合策略在PID参数寻优问题中明显优于单一遗传算法和传统整定方法.进一步分析了PID参数寻优是一个多目标的优化问题,探讨了可行方向.     

水力驱动控制棒热态极限落棒能力分析

控制棒驱动机构是核反应堆的关键设备,其是否正常运行直接关系到核反应堆的安全性。该文对水力驱动控制棒系统在摩擦力卡棒和倒置等极限工况下的停堆问题,提出了步进缸内腔卸压的解决方法,并在热态实验研究的基础上,建立了正置落棒和倒置插棒的理论模型。分析了极限落棒过程参数(位移、速度和棒内外差压)的变化规律,得到了摩擦力卡棒和倒置等极限工况下控制棒插入堆芯的能力。结果表明:在极限工况下水力驱动控制棒有足够能力插入堆芯。     

混沌在实数编码遗传算法中的应用

提出了基于退化混沌突变算子的实数编码遗传算法.此算法通过利用混沌特定的内在随机性、遍历性和变化的进化速率,较好地模拟了生物进化过程,提高了算法的爬山能力,并针对不同的进化阶段,自适应地采用不同的算子操作次序,在一定程度上保护了已得到的有效个体.因此较好地克服了早熟收敛和停滞,并有效地解决了全局收敛性问题.仿真结果表明,与已有的自适应算法相比,该算法容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高.     

网格中基于结构分类和位矩阵编码并行遗传算法的蛋白质二级结构预测

蛋白质二级结构预测是后基因组学的重要内容,是能准确预测蛋白质分子三维空问结构的关键步骤,它被证明是个NP难问题.同时,蛋白质数据库中的数据是巨量的,每天以指数形式在增长,而且不同的数据库位于不同的地域,受不同组织管理.提出一个网格中基于结构分类和位矩阵编码的并行遗传算法,有效地解决这个NP难问题,并且充分利用网格强大的并行计算能力,提高预测效率和准确率.     

实数编码自适应遗传算法及其在光瞳滤波器参数控制中的应用

提出一种基于实数编码自适应遗传算法的光瞳滤波器光瞳函数参数优化设计的新方法.通过计算机模拟,结合实际使用场合对光能效率、旁瓣影响因子和超分辨能力的要求,选择合适参数实现最佳轴向超分辨成像效果.利用遗传算法设计的光瞳滤波器设计简单,有较好的综合效果,不仅具有较小的u0和M值,而且有较大的S值.理论和实践均表明该方法是高效和可靠的.     

遗传算法在一类最优化问题中的应用

应用一种基于自然选择和生物遗传机理的全局搜索学习算法──遗传算法的思想和方法,解决最优决策中一类仅含权值约束的最优化问题．采用十进制编码,给出了具体的求解步骤和编码方法．     

遗传算法在试题生成系统中的应用

通过对目前组卷方法的分析,提出用遗传算法求解组卷问题的方法．建立试题组卷的数学模型,通过独立编码、针对该编码的组内交叉算子、组内变异算子．实现了一个智能试题生成系统．     

多维编码遗传算法在城市供水管网优化调度中的应用研究

从供水管网系统整体优化和最小供水费用的角度出发,结合复杂供水系统的生产调度特点,提出了城市供水系统整体优化调度的遗传算法,对其编码规则、染色体的评估以及遗传操作进行了深入的研究,并给出了详细的求解步骤.采用Matlab软件编写了基于遗传算法的优化调度程序,并应用该程序对某市供水管网系统的生产调度进行了仿真研究.仿真结果表明,应用遗传算法求解管网系统优化调度,可以得到问题的全局最优解,采用优化调度程序进行生产调度可以节省运行费用.图2,表1,参11.