一类三阶时滞微分方程在Banach空间中的周期解的存在性

利用上下解单调迭代方法, 考虑有序Banach空间E中三阶时滞微分方程u(t)+M₀u(t-τ₀)=f(t,u(t), u(t-τ₁), u(t-τ₂)),〓t∈R,2π-周期解的存在性, 其中 f: R×E³→E 连续, 关于 t 以 2π-为周期, τ₀,τ₁,τ₂为正常数。 通过建立新的极大值原理和构造方程 2π-周期解的单调迭代求解程序, 得到了该方程 2π-周期解的存在性与唯一性结果。     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

低温工况下燃料电池性能衰减及策略优化

利用极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)、循环伏安(CV)及分区测试技术等表征手段,从不同角度对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在低温(0℃)存储和启动工况下的性能衰减进行研究.结果表明:停机过程无气体吹扫的情况下,冻结/解冻循环导致PEMFC极化阻抗增加,电流密度衰减,催化剂电化学活性面积(ECSA)减少,以及分区电流密度分布均匀性下降,直接影响了PEMFC耐久性;基于优化的二次吹扫策略,可在更少吹扫气体用量下,增强吹扫除水效果;通过水浴加热辅助,在340s内成功实现单电池-30℃低温冷启动.     

废气再循环阿特金森汽油机经济性优化算法

基于一维整机模型在3 000r·min-1部分负荷工况下对Atkinson汽油机性能进行仿真分析.结果表明,在保持节气门位置、空燃比与点火提前角不变的情况下,随着废气再循环率提升或随着LIVC(late intake valve closing)增大,发动机的油耗均呈现增大趋势.为进一步优化Atkinson发动机燃油经济性,在节气门全开条件下搭建了GT-power与MATLAB联合仿真模型,通过改进的遗传算法,对废气再循环率、进气门晚关角、点火提前角、空燃比等参数进行优化迭代,并对历代种群进行了模糊聚类分析,得出了不同负荷工况点的油耗最优值及对应的控制参数.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

等效约束下风激励汽车前侧窗玻璃声辐射分析

为研究风激励下汽车侧窗玻璃表面湍流压力脉动激起玻璃振动而向车内辐射噪声的问题,以某试验车左前侧窗玻璃系统为研究对象,首先基于等效原理,将车窗密封条等效成系列弹簧约束,进行离散化建模,并搭建Matlab-Abaqus联合仿真优化平台,得到最佳等效弹簧刚度,建立侧窗系统约束边界等效模型.接着利用Corcos模型计算得到侧窗表面湍流压力脉动的功率谱密度,作为侧窗等效模型的激励,应用有限元方法计算车内驾驶员人耳处的声辐射.最后应用激光测振仪,获得侧窗表面振动速度分布试验数据,利用边界元方法(半仿真)计算车内声辐射.比较两种方法的计算结果,发现200Hz以上声辐射频谱特性吻合良好,证明了利用玻璃边界等效简化模型与Corcos模型作为激励源计算侧窗玻璃振动引起的声辐射有一定程度的适用性.