强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于无监督学习的源数估计及盲分离算法

针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号.在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识.为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计.该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能.     

脉冲爆震发动机两相流喷射混合过程数值模拟

脉冲爆震发动机具有众多优点,近来受到广泛的关注.要成功起始爆震首先要解决燃油、空气的喷射与混合问题.利用CFD商用软件FLUENT分别对切向、轴向和径向液态汽油喷射方式的爆震室中油、气的混合特性进行了三维数值模拟,结果显示:轴向喷射时,燃油空间分布不均匀,油气的混合均匀性也不够;径向喷射时,油气的混合不如切向喷射时充分,油气的分布也不如其它两种方式均匀;切向喷射时,空间分布比较均匀,油气混合性也较好.     

多联机室内机制冷剂管网流量分配仿真模型

针对多联机室内机制冷剂管网中制冷剂流量分配不均,将流体网络理论应用于包含蒸发器、管段、电子膨胀阀、三通等单相、两相制冷剂的复杂管网系统,按照管网拓补结构连接各个部件模型,得到了5台室内机及连接管构成的管网的稳态仿真模型;针对流阻的非线性特点设计了以每两个相邻环路压降之差小于50Pa作为控制条件的迭代算法,根据流阻分配各个环路流量直至管网达到压强平衡.该模型可以研究、评价制冷剂流量分配不均程度,为解决多联机流量分配不均提供理论依据.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

需求率依赖价格的新能源汽车租赁系统三方协调契约

考虑由新能源汽车制造商、租赁商和政府组成的三方系统,在市场需求率为随机且依赖租赁价格下研究了租赁商的车队配置和租赁价格的最优决策以及系统协调问题。为此,分别建立了分散决策模型、集中决策模型和基于成本共担、收益共享和两部收费的联合契约协调模型。研究结果表明：分散决策下无法实现系统协调,通过引入这种联合契约,当契约参数满足一定条件时,不仅能够实现系统协调且可以使各成员收益达到帕累托改进。最后,通过算例分析验证了模型的有效性。     

基于知识和独立成分的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,提出了一种基于知识和独立成分分析(ICA)相结合的人脸检测算法。通过对人脸简化模型的分析,扩充了原有的粗检测规则;为了进一步加快检测速度,采用了先利用知识后利用独立成分分析的两级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,取得了良好的效果,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

基于JIT的多目标并行多机调度问题的混合遗传算法

针对一类极小化 makespan和延迟区间的并行多机零件排序问题 ,设计了一个混合遗传算法 .该算法的特点是充分利用求解单机问题的最优有效算法 ,设计了一种简单的编码方案 ,简化了算法的实现难度 ,提高了算法的执行效率 .数值仿真实验表明 ,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点 ,且适合于求解大规模问题 .     

考虑零售商策略性库存的双渠道供应链定价及协调

针对双渠道供应链环境下,零售商将前期采购的部分产品作为策略性库存用于后期销售的情形,建立了制造商为主方的两周期Stackelberg动态博弈模型,分析了零售商持有策略性库存对双渠道供应链成员定价决策的影响。研究结果表明,零售商可以通过持有策略性库存影响制造商的批发价格决策,进而影响传统零售渠道和电子直销渠道之间的零售价格竞争。特别地,当单位库存持有成本较小时,持有策略性库存能够增加零售商利润。同时,为了缓解渠道冲突和双重边际化问题,构造了基于电子渠道直销价格的批发价格折扣和固定转移支付的组合契约。最后,通过数值分析,验证了此种组合契约同时协调零售商策略性库存决策和双渠道供应链成员两周期定价决策的有效性。