数控弯管加工过程的计算机模拟

数控弯管机是一种先进的管料加工设备，与数控切削类加工过程仿真在生产实际中的广泛应用不同，大多数导管加工企业只能在弯管机上进行实物仿真。在分析数控弯管机的结构组成特点和静动态特性基础上，建立了数控弯管机的运动仿真模型，基于导管的分段参数化表示实现了导管的成形仿真和加工过程的碰撞检测。以SolidWorks作为仿真图形平台，通过COM接口技术建立了数控弯管加工过程计算机模拟系统。应用结果表明，该仿真系统能够满足导管实际加工的需求。     

基于ObjectARX的车铣复合数控机床虚拟加工仿真研究

以优化产品的制造工艺过程、保证产品的制造质量、制造周期为目标的虚拟加工技术通过对以真实加工条件为依据的加工过程进行实时动态模拟,检验产品的可制造性、加工方法和工艺的合理性.针对由两个回转运动构成的新型多功能车铣复合数控机床,应用AutoCAD二次开发工具ObjectARX,根据机床切削加工的数学模型、插补算法及运动控制原理,研究开发了的加工仿真软件系统,实现了AutoCAD造型与CNC仿真的有机结合,完成高效NC代码驱动的实时加工过程仿真.     

基于雷达观测的空间目标识别仿真软件的设计与实现

介绍了基于雷达观测的空间目标识别仿真软件的主要功能组成，仿真模型和实现方法，讨论了计算动态RCS需要考虑的坐标转换问题，在WindowsNT4.0平台下，采用VisualC 6.0集成开发环境实现了该仿真软件，最后给出了该软件的部分仿真结果。     

V. Dragon 2000分布式航海仿真系统中的图形技术

介绍了V．Dragon2000分布式航海仿真系统的体系结构和采用的图形技术：视景生成技术、雷达图象生成和电子海图显示技术。从仿真系统的实时性和真实感角度出发，着重介绍了视景生成技术中基于海浪谱的不同浪级海面的仿真模型、基于粒子系统和图象合成的船舶航迹流仿真模型和基于海图等高线数据的三角优化构网算法，这些算法可实现海面和船舶航迹的实时动态仿真，并可自动实现真实港口的地貌建模，方法简单、实用。     

三维交互场景中基于图像的实时阴影渲染与反走样技术

阴影是增强三维场景真实感的重要手段.首先对三维场景中的阴影进行分类并分析其具体要求,考虑到满足虚拟场景的交互性,针对静态阴影,采用改进的快速光线跟踪算法和预烘焙生成光照图方法分别实现了地形和地物阴影;针对动态阴影,采用光源空间透视阴影图技术进行实时渲染.对基于图像渲染阴影存在的边缘走样问题进行了分析,讨论了投影参数对反走样的影响,并验证其效果.实现的阴影效果达到了较好的实时性和真实感.     

基于粒子系统的卫星云图三维仿真与简化算法

提出了一种基于粒子系统的卫星云图的快速云三维仿真算法,该方法从卫星云图中提取真实云的二维轮廓,使用不同级别的圆形进行云轮廓曲线的拟合,将所获得的圆形以相同半径和圆心扩展到三维空间的球形,根据粒子系统的原理在生成的云三维轮廓中随机地产生粒子,并为这些粒子赋予颜色、大小和速度等初始属性,对云粒子进行渲染和绘制实现云的三维模拟。为提高绘制的帧速率,提出了粒子系统的简化算法。通过实验证明了该方法能够快速地仿真出卫星云图中各种形状的三维云,实现云的快速动态模拟。     

材料切除过程三维动画仿真软件GNCV

介绍了一个材料切除过程三维动画仿真软件ＧＮＣＶ的设计和实现。该软件模拟了刀具切削毛坯的全过程,利用图形检查加工过程的正确性。该软件为ＣＩＭＳ的虚拟制造技术提供了支撑环境。本文比较了用于加工过程三维动画仿真的多种算法,提出了解决切削过程中改变观察视向的方法和光线追踪方法用于三角形平面表示的实体时的一种加速算法。以上两个算法上的突破,使得在微机上开发的本软件在速度上接近在工作站上的同类软件,而在动画效果和功能上则优于同类软件。本软件目前已用于并行工程课题和山西经纬纺织机械厂ＣＩＭＳ课题,效果显著。     

CIMS加工过程实时三维动画仿真

本文介绍一个用于CIMS加工过程实时动画仿真软件RMPS的设计与实现。该系统以三维动画预演实际的加工过程,实时仿真加工过程中状态变化和状态转移的细节,为CIMS中开展虚拟单元技术和复杂调度技术的研究,检查NC代码的正确性和有效性,调试设备控制器提供工具。RMPS直接安装在CIMS物流系统中,并实时地由NC码驱动。该软件系统已在IBM-PC机上使用C语言实现,动画刷新速度不少于2幅/秒。     

基于纹理合成的中国山水画系统仿真

在中国水墨画仿真研究成果的基础上,深入研究山水画的笔墨和造型特点,鉴于其效果的复杂多变性及皴法纹理的自相似特征,提出了以纹理合成为基础的山水画系统仿真绘制算法。该算法首先勾勒出山石轮廓,再用纹理合成对轮廓内部加以渲染填充,并引入目标图来实现用户对合成过程的交互控制。结果表明,该仿真算法较为成功地实现了山水画典型艺术效果的绘制。     

Markov控制过程基于性能势仿真的并行优化

Markov控制过程是研究随机离散事件动态系统性能优化问题的一个重要模型，并在许多实际工程问题中有着广泛的应用。在Markov性能势理论的基础上，我们讨论了一类连续时间Markov控制过程在紧致行动集上的性能优化仿真问题。由于实际系统的状态空间往往非常巨大，通常的串行仿真算法，可能耗时过长，也可能由于硬件限制而无法实现，故我们提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法，来寻找系统的最优平稳策略。一个仿真实例表明该算法有较好的运行效率。该算法可应用于大规模实际系统的性能优化。     

运输问题新解法的探讨

在求解运输问题中，传统的解法比较繁琐，为了克服这一缺陷，提出了快捷新解法，快捷法求解运输问题不仅比表上作业法计算步骤少、简单，而且比广义匈牙利法(常规法)的计算步骤还少、还简单、快捷法是根据约束条件的要求，基本上是一步到位造出每行及每列所需要的零元素，然后检验是否满足约束条件，满足可得最优解，否则需进一步造零，快捷法总是比表上作业法计算步骤少、简单且便于掌握。     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

生物免疫理论及其在网络入侵检测系统中的应用研究

生物免疫理论被深入研究并广泛应用于计算机安全等领域。通过对基于生物免疫理论的G-T算法和线性时间算法的介绍，提出了多特征匹配算法并将其应用于网络入侵检测系统中。实验表明，优化的算法不仅解决了G—T算法生成检测器的效率过于低下的问题，而且克服了线性时间算法在处理较大的l和r时过于缓慢且需要较大空间的缺点。     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

A GREEDY GENETIC ALGORITHM FORUNCONSTRAINED GLOBAL OPTIMIZATION

The greedy algorithm is a strong local searching algorithm. The genetic algorithm is generally applied to the global optimization problems. In this paper, we combine the greedy idea and the genetic algorithm to propose the greedy genetic algorithm which incorporates the global exploring ability of the genetic algorithm and the local convergent ability of the greedy algorithm. Experimental results show that greedy genetic algorithm gives much better results than the classical genetic algorithm.     

可计算一般均衡CGE模型的遗传算法研究

简单讨论了求解 CGE模型的早期 Scarf算法和牛顿算法、以及新近流行的 CGE模型求解工具软件 GAMS和 GEMPACK中的典型算法 ,并且分别指出它们的优缺点 ;最后给出了一个基于模拟进化思想体系的 CGE模型竞争求解算法 ,并给出了算例.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

采用梯度平滑措施的自适应符号算法

以自适应回波对消为对象 ,讨论了两种自适应符号算法的梯度估计平滑方法。从理论上对其中一种平滑方案导出的自适应算法的性能进行了详尽的分析。在输入为联合高斯的情况下 ,给出了权值一阶矩和二阶矩的收敛特性公式。结果表明 ,与符号算法相比 ,平滑算法的收敛速度与符号算法基本一致 ,但稳态误差更小 ,自适应步长的取值范围更大。     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.