一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

混合遗传算法及应用

给出了几种典型的混合遗传算法和基本思想,并着重讨论了一种改进的混合遗传算法及其应用,表明了混合遗传算法可提高优化质量和搜索效率．     

剪枝 Galois 格上规则的直接计算

Ｇａｌｏｉｓ格用于知识发现具有许多优点,并在实际应用中显示了一定的价值。现提出一种在已剪枝的Ｇａｌｏｉｓ格上直接计算规则的算法,其主要依据格结点的直接泛化来产生规则集合。该算法在一定条件下更为有效,并且所产生的规则集合是无冗余的。文中所述方法已用于数据库知识发现工具ＨＵＴＫＤＤ中。     

连续滚动生产作业安排中初始状态非平凡的P//C_(max)问题

以实际中连续滚动生产为背景,研究了一类新的平行机作业安排问题,即初始状态非平凡的Ｐ∥Ｃ_ｍａｘ问题。基于经典的Ｂｉｎ－ｐａｃｋｉｎｇ（装箱）理论和技巧,提出改进的Ｍｕｌｔｉｆｉｔ算法及相应的ＩＦＦＤ装法,并分析算法在最坏情况下的性能指标上界为４／３．最后,提出连续生产中周期滚动式作业安排的实施算法,实现了设备不空闲而连续运行。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。