系统结构模型分部的底层要素法

本文从系统的底层要素出发，提出并证明了底层要素存在性、底层要素后果集并集的完全性以及它们在同一部分的充分必要条件，由此导出了系统结构模型分部的算法，实际应用进一步说明了这一方法的有效性。     

一类自适应松弛算法的算法模型

对于一类自适应松弛算法,本文提出了一个算法模型。在一些通常的假定下,证明了该模型生成的序列的收敛性定理。     

The Young-Householder algorithm and the least squares multidimensional scaling of squared distances

It is shown that replacement of the zero diagonal elements of the symmetric data matrix of approximate squared distances by certain other quantities in the Young-Householder algorithm will yield a least squares fit to squared distances instead of to scalar products. Iterative algorithms for obtaining these replacement diagonal elements are described and relationships with the ELEGANT algorithm (de Leeuw 1975; Takane 1977) are discussed. In large residual situations a penalty function approach, motivated by the ELEGANT algorithm, is adopted. Empirical comparisons of the algorithms are given.An early version of this paper was presented at the Multidimensional Data Analysis Workshop, Pembroke College, Cambridge, July 1985. I want to thank Jan de Leeuw and Yoshio Takane for bringing the ELEGANT algorithm to my attention and for clarifying its rationale and notation. My thanks go also to Stephen du Toit for help with the ALSCAL computations reported in Section 7.     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

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.     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。