多场耦合下基于传递熵的电路板级焊点疲劳寿命模型

针对实际服役条件下电路板级焊点失效引起的电子设备故障问题,基于单一时间因子传递熵方法,建立了振动与温度耦合条件下的焊点非经验疲劳寿命模型.首先,通过分析焊点裂纹萌生前后的能量变化,构建了能够表征焊点结构损伤的平均能量测度指标.其次,根据该指标在焊点微裂纹出现前呈现出的单调性特点,建立了用以评估焊点疲劳寿命的公式.最后,设计振动与温度耦合条件下的焊点加速寿命试验,基于实时获取的焊点结构动态响应信号,验证该模型的准确性与适用性.试验结果显示,该模型能够有效识别焊点的损伤状态,疲劳寿命预测结果误差在1 5%以内.     

基于任务的多Agent系统Rough集模型

本文在Rough集框架内建立基于任务的多Agent系统（MAS）形式模型,讨论了任务求解的条件和任务的协同度。在求解基于任务极小MAS的基础上,对Agent进行了基本分类,为Agent的角色划定和责任分配提供依据,同时研究了成员Agent的重要度。     

混凝土多轴应力状态下的徐变研究

在搜集国内外有关资料的基础上，通过对混凝土在多轴应力作用下的徐变与强度关系分析，说明在多轴应力状态下不能简单地采用叠加原理。展示了新的三轴徐变量测仪器及其徐变试验成果以及2组多轴与单轴应力状态下的徐变恢复试验成果，并对试验数据进行比较分析，得到多轴应力状态下徐变恢复与应力大小以及持荷时间之间的规律，证实了多轴应力状态下的徐变恢复与已经产生的压缩徐变有密切的关系。     

基于广义能量函数的快速自适应主分量提取

通过引入一个任意对角矩阵, 提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量, 推导出一种递归最小二乘(RLS)算法, 不需要设计非对称电路, 即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量. 分析了算法在平衡点的局部稳定性能. 实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点.     

基于身份密码系统下Canetti-Krawczyk模型的安全扩展

Canetti-Krawczyk(CK)模型是分析密钥交换协议的一种形式化方法, 如果一个密钥交换协议用该模型证明是安全的, 则CK模型能够确保该协议具备许多安全属性. 但是我们发现在基于身份的密码系统下该模型不具有确保密钥生成中心(KGC)前向保密性的能力, 而对基于身份的密钥协商协议来说KGC前向保密性是一个重要的安全属性. 通过分析研究发现引起该缺陷的主要原因是CK模型没有充分考虑在基于身份的密码系统下攻击者的能力, 所以在该系统下通过对CK模型增添一个新的攻击能力: 攻陷KGC, 来对该模型进行了相应的扩展, 通过扩展该模型具有确保KGC前向保密性的能力.     

基于M-S模型的参数自适应图分割方法

基于图分割的分段常数水平集方法Mumford-Shah模型能够很好的处理多相图像,但由于Mumford-Shah模型本身固有的原因,该方法对于长度参数也很敏感。为了解决这个难题,本文给出了一个自动估计包括长度参数的模型参数的自适应方法,该方法根据图像的噪声方差大小来确定参数。该自适应方法与基于图分割方法相结合,能够解决模型对参数敏感的难题。最后,通过计算机生成的图像和实际图像的分割结果证明了该方法是有效的。     

基于自适应背景模型的动态场景目标检测

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量的概率分布,并在图像序列中滚动更新。实验证明,上述算法能够在一般目标检测,特别是动态场景(摇动树枝等)的检测中取得较好的效果。     

基于遗传算法的列车运行调度指挥系统满意优化模型的求解

由于遗传算法为满意优化模型提供了有效的寻优算法,本文对简单遗传算法进行了改进,并应用于列车运行调度指挥系统满意优化模型,对主要步骤及主要参数进行了描述和设定。     

多数据融合的医疗器械行业技术发展评估模型

为了能够更准确地把握医疗器械行业的发展趋势,根据医疗器械行业与科学技术的密切相关性,利用 D S证据理论的数据融合方法,建立了应用于医疗器械行业中评估科学技术的发展评估模型,并以“超声”技术在医疗器械行业中的发展进行了实例分析,获得了满意的效果,说明了所建模型的有效性和实用性     

基于系统动力学的价格振荡系统收敛条件

从离散动力系统的角度建立动态价格振荡系统模型。描述了中间产品价格振荡的动态过程,利用系统动力学中不动点的稳定性理论,给出了价格振荡系统收敛的一般性条件。并结合具体例子对最优产量反应函数为线性和非线性的情况进行分析,验证了振荡过程的收敛性,得出在一定条件下供应链能通过价格振荡过程达到均衡,并实现供应链总体利益最大。     

基于遗传算法的模拟退火罚函数方法求解地下水管理模型

提出一种新的基于遗传算法的模拟退火罚函数方法求解地下水管理模型。遗传算法及建立在自然遗传学和自然选择机理上的全局随机搜索和进化的过程。与传统的基于梯度寻优方法相比,遗传算法寻优不须优化问题连续可导,同时通过模拟退火罚函数方法来处理约束条件,可以保证算法逐渐收敛于可行的最优解,克服一般遗传算法中罚因子选取的困难。     

基于特征模型的再入飞行器自适应制导律设计

文中针对航天飞机类再入飞行器对参考阻力加速度曲线的跟踪问题，设计了基于特征模型的自适应制导律．首先将线性定常系统的特征建模方法推广到单输入单输出线性时变系统，从而建立了再入飞行器的特征模型，然后对特征模型提出一种新的非线性微分黄金分割自适应控制律．当特征模型的系数属于有界闭凸集，且系数的变化速率满足一定约束条件时，文中证明了非线性微分黄金分割自适应控制系统是一致渐近稳定的．在特征模型的基础上，通过结合使用跟踪控制律、非线性微分黄金分割控制律和改进的逻辑积分控制律，设计了再入飞行器基于特征模型的自适应制导律．它克服了反馈线性化方法要求精确获得对象模型的缺点．仿真结果表明，文中设计的自适应制导律对参考阻力加速度曲线的跟踪性能明显优于反馈线性化方法．     

基于自适应多特征融合的双重图像退化修复网络

当前图像修复方法大多局限于处理某个单一特定任务,如超分辨率、去噪、着色等,很少有网络模型同时具备处理双重退化的能力.而现存可以解决多重图像退化问题的算法普遍结构复杂、训练时间长、人力成本较大.本文提出一种基于自适应多特征融合的双重退化修复网络(adaptive multi-feature fusion dual degradation restoration network, AMFNet),利用自引导模块(SGM)融合图像的多尺度信息,有效去除了图像中的部分缺陷;使用带有空洞卷积的编码解码器模块巩固图像的语义信息,实现了中间图像的着色;引入带有自适应多特征融合模块(AMF)的中间信息传输机制(ITM)链接以上两大结构,自适应选择保留网络递进过程的图像特征以避免有用信息的丢失.实验结果表明,基于自适应多特征融合的双重图像退化修复网络模型视觉生成效果最优,通过在CelebA和Landscape数据集上的测试分析,其结构相似度(SSIM)与感知图像补丁相似度(LPIPS)优于同类方法,而峰值信噪比(PSNR)则远超同类方法高达5 dB.     

适用于快速衰落环境下的差分OFDM系统

为提高正交频分复用(OFDM)系统在快速衰落环境下的性能,提出了基于自消除子载波间干扰(ICI)的频域差分0FDM系统。发送端采用相邻子信道插零分配子载波,接收端通过符号旋转抵消抑制ICI。该系统在快速时变的信道和较大ICI情况下,既保证通信质量又降低了系统实现复杂度。分析和仿真结果表明:提出的方案与迭代消除ICI方案相比,可在频谱效率一样的前提下,以较低复杂度获得更低误码率。     

基于金属扩散连接机制动力学条件的空洞闭合模型

提出了金属扩散连接时塑性变形机制、表面源机制、界面源机制和蠕变机制作用的动力学条件;基于各种机制作用的动力学条件,导出了金属扩散连接过程中的空洞闭合模型,分析了扩散连接工艺条件对机制作用效应的影响;分析发现Ti-6Al-4V合金的扩散连接温度或压力较低、时间较短时,界面源机制起主要作用,否则,蠕变机制起主要作用,且直至扩散连接过程结束;延长扩散连接时间,表面源机制和界面机制的作用增强到一定阶段后停止,蠕变机制的作用持续增强;提高扩散连接温度或增大压力,界面源机制的作用减弱,其他机制的作用均增强.Ti-6Al-4V合金扩散连接实验结果表明,本文模型的预测值与实验值之间的最大误差为12.86%,平均误差为5.79%.     

开放环境中基于自适应分布控制的群体机器人多目标搜索方法

多目标搜索问题是群体机器人一个重要的研究方向.现有工作多集中在带边界空间内的多目标搜索问题,而在开放环境中,探索机制会导致群体分散性过强而减弱探索能力.本文通过引入自适应扩散回归策略,在带有假目标的开放环境中,提出了具有高鲁棒性和适应性的群体机器人多目标搜索算法.文中首先从初始状态和处理假目标两方面对现有的主流群体机器人多目标搜索算法进行优化;基于机器人分布控制,本文对自适应群体机器人粒子群优化算法进行优化,提出基于自适应分布控制的群体机器人粒子群优化算法;其次,基于概率有限状态机搜索算法(PFSMS)对开放环境中的多目标搜索算法进行进一步的探索,本文以搜索时间为切入点,在PFSMS原有三种状态的基础上,添加回归状态作为附加状态,提出了基于自适应分布控制的概率有限状态机搜索算法(DPFSMS).当智能体的探索时间超过阈值时,智能体的速度由回归分量和扩散/搜索分量构成. DPFSMS算法给出了在无边界开放环境中的搜索策略,通过限制群体的扩散速度来自适应地调整智能体在无适应度值区域的运动随机性.最后,本文将DPFSMS算法与现有方法进行了对比,在对比实验中DPFSMS算法取得了目前最好的效...     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒自适应控制

本文利用干扰观测器和Backstepping方法,提出了一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制方案.首先,利用径向基神经网络(radial basis function neuralnetwork,RBFNN)设计干扰观测器,并通过对RBFNN参数的自适应调整来逼近系统干扰.基于干扰观测器的输出,采用Backstepping方法设计鲁棒自适应控制器.在所设计的鲁棒自适应控制器作用下,闭环系统所有信号达到半全局一致有界稳定.闭环系统稳定分析表明适当地选取设计参数可以确保所有系统状态是一致有界的.最后,仿真结果验证了所提出的鲁棒自适应控制方案的有效性.     

快速平滑收敛策略下基于QS-RRT的UAV运动规划

基于快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的运动规划算法,通过随机采样的方式探索未知任务空间,具有概率完备性和较高的计算效率.该类算法在应用于无人机运动规划时必须对飞行距离、过程安全性和航路平滑度进一步优化.针对这一问题,首先对威胁环境、无人机运动学性能和探测能力建模,然后根据飞行特征设计了随机采样、威胁规避、路径可跟踪性以及全局与局部平滑性等优化策略,并构建快速平滑收敛RRT(quick and smooth convergence RRT,QS-RRT),最后以此为基础分别提出了面向已知和未知任务空间的无人机运动规划算法.仿真结果表明,该算法能够在保证飞行路径收敛性、安全性及其规划效率的基础上,有效缩短飞行距离,改善航路的可跟踪性和平滑度,增强在实际飞行过程中的可操作性.此外,该算法还易于在航路优化效果和规划效率之间权衡,增强了对不同规划任务需求的适应性.     

基于Kriging代理模型的高速列车头型多目标优化设计

随着列车运行速度的提高,气动阻力成为制约列车提速和节能环保的重要因素之一,尾车的气动升力是影响列车乘坐舒适性和运行安全性的关键气动载荷.本文针对CRH380A三辆编组简化外形,以整车气动阻力和尾车气动升力为优化目标,结合局部型函数三维参数化方法和基于迭代局部搜索算法的带有极大极小准则的中心拉丁超立方采样方法,提出了一套基于自适应非劣分类遗传算法的高速列车头型有约束多目标气动优化设计方法.研究结果表明:局部型函数参数化方法可以较好的应用于复杂三维气动外形的优化设计;自适应非劣分类遗传算法能够较为准确、高效的找到Pareto最优解集;优化后,三辆编组简化外形的整车气动阻力减小3.2%,尾车升力系数减小8.24%,流线型部分的体积减小2.16%,真实外形的整车气动阻力减小2.26%,尾车气动升力减小19.67%,两种外形的气动力变化主要集中在鼻锥和尾锥的变形区域;本文提出的优化设计方法简单、高效,可以为高速列车气动外形多目标、带约束工程优化设计提供参考.