一种求解非线性约束优化问题的新方法

针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法,求解复杂非线性约束优化问题.算法根据实数编码的特点,依据概率分布函数构造杂交算子,结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,同时采用不需要惩罚因子的直接比较惩罚函数方法,对约束条件加以处理.通过算例数值实验,验证了算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善.     

体育教育专业学生运动营养教育效果评价

以江汉大学体育学院体育教育专业学生为研究对象,在进行运动营养教育前后对调查对象各进行一次同内容的问卷调查,对两次调查结果作对比分析.结果显示:学生经过教育后,营养知识的知晓程度有显著提高;运动营养状况有不同程度的改善;饮食行为有显著改善.因此,建议将营养学授课时间提前,通过多种途径加强对学生进行营养学教育.     

非线性ABS系统全局滑模控制律设计

传统的ABS系统等速趋近律滑模控制器存在滑移率抖振和鲁棒性差的问题,本研究提出了一种改进的指数趋近律,即通过增加自然对数函数项,使系统的滑模运动在制动过程开始时即位于滑模面或贴近滑模面。应用Lyapunov稳定性判据证明了新设计控制器的稳定性。仿真验证结果表明,所提出的非线性全局滑模控制方案,其车轮滑移率保持在理想值附近,消除了抖振现象,提高了控制系统的鲁棒性和车辆的制动性能。     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

系统非线性组合预测方法及在黄河凌汛预测中应用

为了提高预测的精度,尤其是冰凌中长期预测的精度,基于工程模糊集、人工神经网络、遗传算法与组合预测理论,提出了系统非线性组合预测方法,给出了黄河内蒙段冰凌三种单一预测模型的非线性组合预测值．结果表明,所建立的非线性组合预测方法物理意义明确,数学推导过程严谨,预测精度高于任意单一预测模型．     

埋深比对地铁车站与临近多层建筑峰值加速度响应的影响

为了对城市密集建筑区的抗震设计提供理论依据和参考,以三层三跨岛式车站和多层框架建筑为研究对象,采用有限元软件Abaqus对层状场地中由地铁车站与两个框架结构所组成的左右对称模型进行数值模拟实验,分析了不同埋深比对结构-土-结构相互作用(structure-soil-structure interaction, SSSI)效应的影响规律。结果表明,在地震作用下,当地铁车站埋深比小于等于1.5时,地铁车站与临近多层框架建筑间的SSSI效应对车站下半部分和上方框架结构所产生的不利影响值得重视;在埋深比增大过程中,临近建筑对车站上半区域的有利影响以及对车站整体的其他影响逐渐减弱,而车站对临近建筑的影响会整体趋向有利;地震动的频谱特性是地铁车站与临近多层建筑间地震反应的主要影响因素之一。     

面向移动机器人大视角运动的图神经网络视觉SLAM算法

针对移动机器人在大视角运动下光照变化剧烈或遭遇纹理稀疏场景易出现特征点提取困难,极端角度下特征难以匹配导致对极几何计算误差较大问题,提出一种融合改进图神经网络的视觉SLAM算法。基于先验位置估计的特征提取网络,通过先验位置估计实现图像特征点快速均匀检测与描述,构建真实准确的特征点信息。基于图注意力机制的特征匹配网络,通过消息传递图神经网络聚合特征点信息,使用自我与联合注意力机制对前后图像帧分权重特征匹配。将特征提取与匹配图神经网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正、局部建图模块融合,提出一个完整的单目视觉GNN-SLAM系统。实验结果表明：该算法在KITTI数据集上与ORB-SLAM2算法相比,绝对轨迹误差降低37.59%,相对位姿误差降低19.67%。     

双层套管射孔产能预测模型数值模拟研究

基于双层套管射孔后形貌的量化表征指标,在考虑多因素的情况下建立“多孔介质渗流+射孔孔眼内自由流”的耦合产能模型,并应用ANSYS数值模拟软件进行建模求解;设计多组数值模拟实验,在数模结果基础上利用最小二乘法对正交实验数据进行多元二次非线性回归,建立了各参数与双层套管射孔完井产能比之间的定量求解模型;用射孔末端缩小比来表征双层套管射孔内外层套管孔径变化对产能的影响,对经典油气井产能预测模型进行修正完善,建立了双层套管射孔产能预测的理论模型,进而通过分析各参数对其的影响规律优化了射孔参数。该研究对双层套管射孔参数的优选有一定的指导意义。     

做个普通型而不是神经质型完美主义者

通常我们把那些凡事——无论是工作、运动还是烹饪等——都用极高标准要求自己的人称为完美主义者。完美主义者又可划分为两类:一类是普通型完美主义者,这类人尽管给自己设置了较高标准,但在特殊情况下能够暂时放弃高标准,另一类是神经质型完美主义者,这类人永远觉得自己的工作干得不够好,无法容忍自己犯错,随时对自己提出苛刻的自我批评。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。