数字化功能样机的多学科设计优化与仿真

高效精密化、智能集成化、虚拟数字化是现代产品设计的发展方向。提出了一种将多学科设计优化方法融于产品的数字化设计过程，智能集成化设计复杂产品数字化功能样机的多学科综合设计模式。针对汽车实例，构建了多学科自动化设计优化平台，给出了集成优化分析流程，实现了多性能集成全分析与优化仿真，基于整车虚拟测试，验证了该模式的有效可行性。     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

基于全局变形模板的快速车道检测算法

车道检测算法的研究是室外移动机器人基于道路区域或边界信息自动导航的首要环节。根据实际应用需要,识别算法应能满足鲁棒、实时的要求。提出的基于全局模板的快速车道检测算法,根据驾驶员视觉处理经验,总结出道路边界识别的先验知识,在所选取的二次曲线道路形状模型基础上,推导出图像上车道的总体模型,利用道路图像的灰度特征,结合优化算法改变模板参数,实现对车道的跟踪。对实际路面图像的试验结果表明,该算法在多种环境条件下,都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性。同时,与传统的跟踪算法相比,该算法降低了计算损耗,更好地满足了实时性的要求。     

自然计算——人工智能的有效实施模式

对自然计算理念给出统一的框架描述,并以反馈式神经网络和群体智能算法为例加以具体论述.在所定义模型框架下,自然计算领域内算法中的相关智能体群表现出一种相对统一的智能计算模式.     

地理信息系统辅助下的农业种植利用分区研究

农业种植利用系统有着明显的地域分异规律,它的分区研究所涉及的影响因素自然存在空间性。而地理信息具有强大的空间数据管理和分析功能,所以利用ＧＩＳ为辅助手段进行农业种植利用分区的定量化研究比传统方法有着明显的优势。     

层板发汗冷却数学模型与控制方程的求解

本文描述了结构层板与冷却剂相互之间存在温差的发汗冷却计算模型,导出了层板发汗冷却控制方程。对定常控制方程的积分求解方法和超临界状态非定常控制方程的数值求解方法进行了探讨,例举了液体火箭发动机推力室壁采用液氧作为冷却剂的计算结果。计算结果表明,基本模型符合实际的物理过程,求解过程直观简捷。由于冷却机理的类似,其数学模型与计算方法也适用于多孔材料等其它形式的热控制装置的发汗冷却研究。     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。     

模糊图像高维空间几何信息自适应复原方法

针对模糊图像高维空间几何信息(high dimensional space geometrical informatics, HDSGI)复原方法不能自动调节参数的问题,提出一种结合混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization, CPSO)算法进行模糊图像自适应复原的新方法。HDSGI图像复原算法可以获得清晰的复原图像,但 是需要人工调节表征分布曲线的参数,参数选择不合适时复原图像中会出现噪声。将能同时度量图像模糊程度和噪声水平的无参考型图像质量评价指标作为CPSO算法的适应度函数,达到自适应地选择最佳分布曲线的目的,从而可以获得清晰复原图像。复原后的图像的主观视觉评价和定量评价指标均证明了方法的实用性和有效性。     

复杂装备费用驱动因子识别的效应比重极大熵模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析费用因素的驱动比重。综合考虑驱动比重的最大化和因素权重的不确定性,运用极大熵原理,建立多目标权重配置模型,并利用拉格朗日乘子法求解权重。依据因素权重大小和权重的接近度选择费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法对比,结果表明本文的方法具有较高的预测精度,说明基于驱动比重最大化的复杂装备费用驱动因子识别模型能够诊断费用的关键影响因素。     

基于优化多相编码和天线设计的MIMO STAP研究

多发多收（MIMO,multiple input and multiple output）雷达发射正交波形以获得良好的波形分集增益和更高的自由度。为了提高信号的自相关和互相关性能,采用循环算法（CA,cyclic algorithm）,得到了具有低自相关旁瓣峰值（ASP,auto correlation sidelobe peak）和互相关峰值（CP,cross correlation peak）的多相编码信号。仿真实验基于优化多相编码信号和天线阵列结构实现STAP（space-time adaptive processing）,克服了多信号间相互影响、稀疏天线布阵结构导致的盲速和密布天线布阵影响孔径大小等问题,验证了本文方法有效性。