蜉蝣算法在供应链库存优化中的应用

针对蜉蝣算法（Mayfly algorithm）全局搜索能力差,搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力。其次,提出中值位置作为群体位置的一部分,加强种群交流,避免陷入到局部最优;最后,引入正弦余弦策略,增强全局搜索能力,提高收敛精度并增强稳定性。8种典型功能函数的仿真结果证明改进后的算法收敛能力提高、收敛精度加强。将改进后的蜉蝣算法应用于工程中,在供应链库存系统中调节PID参数,与其他算法相比,成本下降9.5%,证明该算法在工程上具有适用性。     

一种新的蠕虫检测和控制方法

在分析网络蠕虫连接请求和网络正常连接请求差异的基础上,提出一种新的蠕虫检测和控制方法.该方法针对网络蠕虫攻击特定端口以及攻击地址发散的特性,采用基于端口的多工作集区分网络蠕虫连接请求和网络正常连接请求,在蠕虫控制中使用多延迟队列处理可疑连接请求,避免了不同端口流量之间的相互影响;针对网络正常连接请求的暂时突发特征,利用令牌桶控制多延迟队列的输出,缩短了正常连接请求在延迟队列中的停留时间.测试表明,在主机感染了蠕虫后,新方法将误报率从85%降低到12%,对正常连接请求的平均延迟时间从95.4s降低到5.6s.     

二甲醚HCCI发动机微量排放物的研究

根据优化气相色谱仪工作条件,对二甲醚均质充量压燃(HCCI)发动机排气中的甲醛和甲酸甲酯进行了检测.通过二甲醚简化反应机理与Fluent的耦合联算,以及结合Woschni传热模型和DME详细反应机理的Chemkin反应动力学数值模拟,对二甲醚HCCI发动机的燃烧过程及其微量排放物(甲醛、甲酸和甲酸甲酯)进行了预测分析.结果表明:在一定条件下,甲醛、甲酸和甲酸甲酯存在于排气中,其排放量均随过量空气系数的减小而减小,发动机转速、进气温度和压力对其影响也很大.     

仿生六足机器人步态规划策略实验研究

采用日本弓背蚁进行常规步态实验学研究和仿生学探索,通过对高速数字摄像机采样结果的判断和分析,发现了蚂蚁后足的滑行过程并定义为“滑动相“.此外,还针对蚂蚁直线前进步态给出了合理的步态关系表达式,通过与周期规则步态的对比证明了该式的现实可行性,为仿生六足机器人进行周期不规则步态的规划奠定了理论基础.所采用的实验学研究和仿生学探索相结合的方法能有效提高仿生机器人的技术水平.     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明：基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

地下圆形空洞地质雷达成像机理

由于地理因素和历史等原因,城市地下圆形空洞“多”“密”“乱”的状况越来越严重,地质雷达圆形空洞扫描图像解析并不明确。基于地质雷达扫描探测全过程,将雷达紧贴地面扫描地下圆形空洞的全过程图像细分为三个阶段,建立各阶段水平距离与回波延时之间的关系,系统分析不同埋深,不同半径条件下圆形空洞地质雷达扫描图像的变化情况,结合探测实例实现地下圆形空洞地质雷达成像机理的科学解释。总结出地下圆形空洞雷达扫描图像对称轴左侧为单调递减的连续凹函数,厚度由不断增大至稳定;对称轴右侧为单调递增的连续凹函数,厚度由稳定至不断减小;随着埋深与半径增大,曲线曲率减小,曲线图像趋于缓和,曲线的特征体现出张开弧度增大的趋势。     

绿茶制备纳米铁在饱和多孔介质中的迁移特性及影响因素

绿茶还原制备纳米铁颗粒(nanoscale iron particles produced by green tea, GT-NIPs)由于成本低,对环境二次污染风险较小,在地下水环境修复中具有较好的应用前景。为研究GT-NIPs在饱和多孔介质中的迁移特性及影响因素,通过批试验和一维模拟柱试验,分析GT-NIPs颗粒沉降及迁移情况,并计算其最大迁移距离。结果表明：GT-NIPs在乙醇溶液中具有较好的悬浮稳定性,在2 000 min内,相对吸光度保持在0.95以上;在石英砂介质中,GT-NIPs迁移能力随介质粒径的增大而增强,其在粗砂中的截留量仅为在中砂和细砂中的1/2和1/3;离子强度及二价阳离子对GT-NIPs运移影响较小;黏土矿物促进了GT-NIPs在介质中的沉积,使其截留率增加了1倍;GT-NIPs在天然砂中的迁移能力大幅降低,出流率较在石英砂中降低了36.67%;利用滤床理论模型对GT-NIPs的最大迁移距离进行预测是合理且符合实际的,其在不同介质条件下的最大迁移距离为1～5 m。     

苏里格气田节流气井积液规律分析

苏里格气田广泛使用了井下节流工艺,该工艺对气井生产后期的井筒积液产生很大影响。为了弄清井下节流器对气井积液规律的影响,采用物理模拟实验方法研究了节流器上端和节流器下端的积液先后顺序,利用苏里格气田实际气井生产动态数据,分析了节流器打捞后的积液动态变化规律,结合井筒压降数学模型和临界携液流量数学模型,提出了苏里格气田节流气井积液的4个过程,采用数值模拟软件和井筒压力计算软件相结合的方法,计算了气井节流器的最优打捞时机,为苏里格气田节流气井生产制度的合理制定提拱了依据。     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

基于隐含边界描述的连续体拓扑优化

基于隐含边界描述的水平集方程推动几何边界,结合形状导数、拓扑导数等工具,实现了柔性目标函数的连续体结构拓扑优化设计.进一步通过引入Von Mises应力作为产生新拓扑结构的策略,给出了单独使用Von Mises应力开孔的算例.算例结果表明,基于隐含边界描述的连续体拓扑优化设计方法,它具有独特的处理拓扑变化能力及消除拓扑优化结果对网格和初始拓扑结构猜测的依赖性.这一类方法具有优秀的高维设计拓展能力,在工程实际和多材料设计等方面具有很好的应用前景.