船体复杂外板成型评价方法

船体复杂外板的成型评价是曲面外板成型加工的必要环节,能为外板的二次加工提供依据.结合水火弯板加工工艺,提出了一种成型评价方法.该方法先通过三维空间变换,实现目标曲面与检测曲面的匹配.然后,利用多项式拟合与参数分解方法,实现检测曲面偏差量的分解.最后,给出了成型率的计算方法,实现对检测曲面成型度的评价.实验结果表明,本方法能对复杂外板加工过程中的横向、纵向以及扭向成型情况进行客观的评价,而且本方法的评价指标与加工工艺紧密结合,可作为曲面外板加工参数的推理依据.     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

基于关键变量的OPLS预测方法

产品的最终质量主要是由生产过程中的关键变量决定的,因此,回归模型的质量预测能力与过程变量的选择密切相关。本文提出了一种新的基于关键变量(CV)的OPLS预测方法(CVOPLS),用于输出变量较多过程的质量预测。首先,根据关键变量选取准则,为每个质量变量选取建模所需的关键过程变量。为了减少最后需要建立的模型个数,将由质量变量及其相应的关键过程变量组成的数据阵进行重组,并用OSC算法去除重组后的数据阵中与质量变量无关的干扰信息。然后,对校正后的数据阵建立PLS模型,求取相应的模型回归系数,得到最终的质量预测结果。与传统的PLS及OPLS方法相比,该方法能够在保证模型较好预测精度的前提下,有效地简化模型结构。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的实验仿真验证了CV-OPLS方法的有效性。     

计算机海量数据处理SLIQ算法研究

探讨云计算在SLIQ算法中的应用,研究结果显示,云计算下的SLIQ算法能够对计算机海量数据存储中的节点失效问题有效解决,并且显著提升计算机数据处理效率,进一步降低数据处理难度与复杂度,还可以快速挖掘海量数据信息。     

改进的多尺度Retinex井下图像增强算法

为解决煤矿井下图像质量差、图像清晰度差、可分辨率低、模糊等问题,针对多尺度Retinex增强算法存在的不足,提出一种改进的基于S曲线函数的多尺度Retinex图像增强算法,该S曲线函数不同于基本的sig函数,函数图像具有S形状,为不对称函数.研究结果表明:应用改进后的算法,处理后的图像在有效增强目标图像的同时也抑制了背景噪声,图像的对比度与质量得到提高,能够获得目标区域的最佳视觉效果.     

基于模型分解的车辆侧倾控制器设计

八自由度车辆模型所包含的控制量较多, 对其直接分析控制有一定的难度, 为此, 提出一种模型分解方法。将原有整车模型分解成3 部分, 使每部分模型包含的控制量较整车模型明显减少, 便于对每部分单独设计控制器。同时对分解后模型的车辆侧倾角及其速度部分, 使用线性二次型最优控制方法, 设计状态最优控制器实现车辆稳定性控制。计算结果表明, 该控制器具有较好的控制效果, 既降低了分解后模型的分析难度又保证了车体控制的精度。     

陆地地震勘探环境噪声的混沌性建模研究

为提取地震资料中的有效信息, 了解环境噪声的性质和产生机制, 提出了一种陆地地震勘探环境噪声的混沌建模方法。该类环境噪声具有混沌性出发, 采用经典混沌杜芬(Duffing)系统对中国林带测区的环境噪声进行建模。根据Duffing 系统的非线性特征, 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对系统参数进行求解,并对模拟噪声记录与实际环境噪声从时域波形, 相态图, 频谱图以及李雅谱诺夫(Lyapunov)指数等方面进行对比分析。结果表明, 模拟噪声记录可保持实际环境噪声的混沌性, 且在时域波形, 相态图和频谱图上拟合较好。利用此模型获得的替代数据更加接近实际噪声, 从而为压制环境噪声提供新对策, 为复杂环境下的地震勘探提供理论支持。     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

基于嵌套细菌觅食优化算法的WSN分簇路由协议研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据嵌套细菌觅食算法(NBFA)及WSN分簇路由算法的特点,对NBFA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进细菌觅食算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高细菌觅食算法的效率,同时考虑该节点的剩余能量,在数据传输过程中,减少簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命,以实现网络通信的高效。通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。