改进的NSGA2算法在航空活塞发动机装配中的应用

针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象,提出一种新的解集评价指标：种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略,改进了多目标优化NSGA2 (non-dominated sorting genetic algorithm-2)算法。以装配合格率和装配精度为质量评价指标,建立选择装配多目标优化模型。引进近邻搜索算子,克服NSGA2算法局部搜索能力的不足。以某型号航空活塞发动机装配为例,优化结果以Pareto边界集表示,结果表明算法改进之后非支配解集的多样性和收敛性均得到了提高。     

制造业创新研发对企业绩效的影响研究——基于湖北上市公司的实证分析

中国经济转型升级的关键在于制造业企业的创新突破,创新与企业盈利目标的一致性很大程度上决定了企业创新的积极性.以湖北62家制造业上市公司2016-2019年的创新研发投入与财务绩效为例,使用双固定效应模型,运用逐步回归方法,对制造业企业研发投入与财务绩效关系进行系统研究.结果 显示:湖北制造业上市公司的研发费用投入力度与...     

PVFS数据访问的负载平衡

分析了并行文件系统PVFS中存在负载不均衡的情况,提出了根据负载情况迁移数据或做热点的副本的负载平衡方法．描述了迁移过程中考虑到迁移代价,选取最优迁移方式．提出由执行I／O的10D节点统计负载情况并传输到元数据管理节点MGR,MGR节点实现迁移和制作副本,还要维护副本的一致性的策略．     

对SAR-GMTI的二维单音调制散射波干扰

针对传统散射波干扰对多通道合成孔径雷达地面动目标指示(synthetic aper ture radar ground moving target indication, SAR-GMTI)成像位置固定、无法掩护特定位置处运动目标的问题,提出了基于二维单音调制的散射波复合干扰方法。该方法将截获到的雷达信号作距离向和方位向的移频调制,对干扰的位置利用线性调频信号的时频耦合特性进行控制,将干扰信号放大后照射到散射目标。从理论上推导出了对SAR-GMTI干扰成像结果的解析表达式,并对干扰性能做了详细分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效解决传统散射波干扰无法掩护特定位置处运动目标的问题,实现在固定干扰机下对干扰成像位置的灵活控制,并可通过对散射点的布置控制干扰密集度。即使在较大侦察误差下仍能实现对SAR-GMTI的干扰,对实际工程应用具有一定参考价值。     

水生植物凤眼莲入侵对湖泊湿地甲烷排放的影响

湖泊湿地是大气甲烷的重要排放源,占全球甲烷排放自然源的4％ ～47％.外来植物入侵导致了湖泊湿地环境因子的改变,进而影响湖泊湿地甲烷排放,很大程度上增加了全球变化背景下我国湿地甲烷排放预测的不确定性.以外来植物凤眼莲为例,综合分析凤眼莲入侵对湿地甲烷排放的影响特征,重点阐述了凤眼莲入侵湖泊湿地后,环境因子和生物因子改变...     

砂岩透镜体成藏门限物理模拟实验

利用核磁共振成像技术进行物理模拟实验,能够得到透镜体成藏过程和含油气性的直观、清晰、定量的信息。同一温度、压力、围岩含油饱和度条件下的核磁共振物理模拟实验显示,砂体含油性有随砂体物性增加而变好的趋势,存在一个聚烃门限。当渗透率太低时,围岩中的油不能进入岩心中。同一温度、压力、同一物性的岩心的实验显示,围岩含油气性也是影响岩心含油的重要因素;而且也存在一个临界的围岩含油饱和度下限值即围岩供烃门限,小于这个临界值岩心中无油气的聚集。     

如何提升绩效管理的绩效

绩效管理已经引起管理理论工作者和实务操作者的双重关注,尤其是绩效评估已经在企业中得到广泛采用,但如何达到绩效管理的目标,如何提升绩效管理的绩效却时常困扰着各级管理者。笔者尝试对如何构建绩效管理系统、对如何避免绩效管理的误区、对如何把握绩效管理的关键环节进行了简要论述。     

智能决策支持系统的研究与开发

近20年来,智能决策支持系统的应用研究取得了巨大进步,并且在咨询、诊断、预测、设计、管理等领域得到了广泛的应用.伴随着人工智能技术的发展,以及多种复合技术的使用,其应用研究取得了巨大进步.针对目前智能决策支持系统的多种研究模式和特点,以及研究开发中出现的各种问题,进行了详细的分析研究.     

基于样本选择的跨被试脑力负荷识别

人体的脑力负荷状态与人机操作工作时的工作效率,人力资源分配以及事故的发生等息息相关,因此研究操作人员的脑力负荷状态具有重要意义。为了解决现有脑力负荷识别方法由于训练集中样本数量过少导致分类效果较差的问题,本文提出了一种基于样本选择的跨被试脑力负荷识别方法。将其他被试的脑电数据作为训练集,参考目标被试的少量历史数据对训练集中的特征数据进行样本选择,实现减少样本数量的同时减少训练集和测试集之间的域差异,之后再通过主成分分析对样本选择后的自适应训练集和目标被试测试集特征进行特征降维,最后再用自适应训练集主成分建立支持向量机分类模型识别测试集样本的脑力负荷状态。结果表明,该方法可以在提高分类效率的同时提高分类精度,实现快速、准确的脑力负荷状态识别。     

一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法

针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题，提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标，建立虚拟网络功能映射及调度模型，通过设计一种低时延映射及调度算法(GABL),根据虚拟网络功能与虚拟机之间的映射集合，优化虚拟网络功能映射节点的选择问题及调度顺序问题，求解出最短时间的网络功能虚拟化映射及调度方案。GABL算法采用两段式初始化技术，将虚拟网络功能和虚拟机分别进行初始化，提高初始解的质量；利用具有锦标赛策略的人工蜂群算法对问题进行求解，保留优秀基因与种群多样性，避免陷入局部最优；采用局部搜索算法在可行解附近进行寻优，加快求最优解的速度。仿真实验结果表明：GABL算法具有稳定性强、收敛性快等特点，能够有效降低虚拟网络功能映射及调度服务时间；与GATS算法相比，GABL算法的服务完成时间减少了15%。