坐标本征态的 Fock 表象表示

利用由 Dirac 符号表示的线性谐振子的本征态，引入了 Fock 表象，并通过线性谐振子本征态的完备性和厄米多项式的母函数得出了坐标本征态在 Fock 表象中的具体表达式，为进一步发展 Dirac 符号做好了铺垫。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。     

SRAM白光中子单粒子翻转注量率(10~7量级)效应研究

中子诱发中子单粒子效应进而影响电子设备或系统的稳定性和可靠性,本文基于中国散裂中子源BL06测试束线,在20 kW、50 kW、70 kW、80 kW和100 kW束流条件下,对800 nm、500 nm、350 nm和130 nm工艺静态随机存储器开展了不同注量率下白光中子单粒子翻转研究.实验发现:在误差允许范围内,中子注量率为1.34×10~7~6.68×10~7 n/(cm~2·s)时,白光中子诱发的中子单粒子翻转平均位翻转截面无明显变化,即当前注量率范围内,中子单粒子翻转基本不考虑注量率效应.     

少控制参数的分层式骨干粒子群优化算法

针对传统粒子群优化易于早熟的缺点,提出一种少控制参数的改进骨干粒子群优化算法.该算法利用关于粒子全局和个体极值点的高斯分布更新粒子的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用混沌扰动策略产生粒子的全局极值点,提高了粒子群的多样性;为改善算法的全局探索能力,依据收敛速度动态分配每个粒子的变异概率,设计了一种自适应跳离算子;为均衡算法的局部开发和全局探索能力,给出了一种分层式粒子更新公式.最后,将所提算法用于多个典型测试问题,并与三种典型算法进行对比,实验结果证明了它的有效性.     

一类随机动态传递系统中随机信号的优化建模与算法分析

在将普通信息空间中的信息流研究拓广到价值更高、信息量更大的广义信息测度空间中的全方位、多视角随机动态信息流研究的基础上,讨论了随机动态传递系统中一类多维广义部分可观测平稳过程最优滤波与估计的递推滤波算法,深入搜索、挖掘了此类广义过程中一系列有价值的信息,得到了此类广义过程随机信号的最优递推滤波方程与最优估计方程,为进一步研究此类过程的最优控制以及提高此类信号传递系统的效率提供了可靠的理论依据和有效的数学处理手段与方法。     

甩油盘雾化实验台开发和验证

甩油盘是中小型航空发动机常用的燃油喷射装置,为后续甩油盘结构改进和燃烧室性能测试提供了参考和依据,该文开发了甩油盘雾化实验台,由供水系统、旋转系统、通风系统、测试系统、控制系统和数据采集系统组成。对供水压力、供水流量以及旋转系统振动值等关键运行参数进行监测与分析,结果表明:该实验台可以获得可靠的高精度实验数据。基于相位Doppler粒子分析仪(phase Doppler particle analyzer, PDPA)测试了某型甩油盘粒径数统计,以及Sauter平均直径(Sauter mean diameter, SMD)随转速的变化规律。结果表明:该型甩油盘粒径符合正态分布; SMD随着甩油盘转速的增加逐渐减小,在12 000 r/min后基本维持在41μm。实验结果与已有文献结论相一致,进一步表明了该试验台的可靠性。     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.