可测试性设计中的功耗优化技术

降低测试期间的功耗是当前学术界和工业界新出现的一个研究领域。在可测试性设计中进行功耗优化的主要原因是数字系统在测试方式的功耗比在系统正常工作方式高很多。测试期间功耗引发成本增加，可靠性降低，成品率下降。首先介绍低功耗测试技术中的基本概念和功耗建模方法，分析测试过程中功耗升高的原因，对已有的几种主要的降低测试功耗方法进行详细分析，最后给出一种高性能微处理器的真速低功耗测试方法。     

Loess in the Tian Shan and its implications for the development of the Gurbantunggut Desert and drying of northern Xinjiang

Eolian loess is widely distributed on the various geomorphic surfaces between 700–2400 m a.s.l. on the northern slope of the Tian Shan. It is formed in a synchronous manner with dust transported from the Gurbantunggut Desert in the Junggar Basin. The thickest section of loess was found in the Shawan and Shihezi regions. Paleomagnetic and climatic proxy analyses of over 71 m of a loess-paleosol sequence on the highest terrace of the Qingshui He (River) in the Shawan show that the paleomagnetic Bruhues/Matuyama (B/M) boundary lies at the bottom of paleosol S8, at a depth of 69.5 m, and the bottom of the sequence was estimated to be ∼0.8 Ma. This implies that the extremely dry climatic conditions in the Junggar Basin and the initial Gurbantunggut Desert were present at least by 0.8 Ma. High-resolution grain size series demonstrate that this area and desert expansion experienced two dramatic periods of desert expansions that occurred at ∼0.65 Ma and 0.5 Ma, respectively; and the subsequent continuous enhancement led to the environment presently observed. This tremendous environmental effect, caused by large-scale expansion of the desert and arid region of inner Asia, might be an important driving force for the global temperature drop that occurred in the mid-Pleistocene.     

多目标遗传算法在甲醇合成优化中的应用

针对甲醇合成优化中的多个目标函数 ,对多目标遗传算法进行了改进 ,引进了多个体交叉算子和种群间的变异算子 ,使用多目标权重因子解决了适应度函数的构造问题 ,不仅提高了算法本身的运行速度 ,而且在处理实际的多目标优化时 ,提供了较好的灵活度 ,在指导实际生产中表现出了良好的性能。     

基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用

在两种不同模式的匹配过程中 ,研究了基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用。分别采用始终点约束、不同的局部连续约束 ( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )、不同的全局约束( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )条件对间歇反应过程中两批次轨迹进行合理匹配 ,并使两轨迹基于动态时间错位理论获取其间的最短标准总体距离 ,在此基础上搜寻最优匹配路径 ,使两种持续时间不等的轨迹达到模式一致。应用聚合反应中的数据轨迹 ,表明此方法的实施过程和有效性。     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

曲柄滑块机构的运动仿真系统

采用VisualLisp语言对AutoCAD进行二次开发，通过对曲柄滑块机构的优化设计和参数化绘图，实现了曲柄滑块机构的运动仿真，并输出了运动线图和各种曲线，从而为研究平面四连杆机构提供了一种高效、快捷的方法。     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

电力市场下的一种无功优化方法

针对市场环境下无功优化目标由最小化一次能源消耗量转变为最大化经济利益这一问题，通过对能量交易过程的分析，提出在电力市场环境下，电网公司为购买无功电量的支出应计入无功优化目标函数；无功优化有可能对电网公司为购买有功电量的支出产生较大的影响；网损减少而节约的支出不等同于购电支出的减少，数字仿真结果表明，所提出的无功优化数学模型是可行的，并具有较好的经济性。     

Banach空间中一阶初值问题整体解的存在性

在紧型条件下研究了一般Banach空间中一阶微分方程初值问题整体解的存在性。利用非紧性测度的性质与凝聚映射的Sadovskii不动点定理， 获得了2个整体解的存在性结果。     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。