确定SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法

压力松弛因子的选取是SIMPLE(Swrni-Implicit Method for Pressure-Linked Equations,SIMPLE)算法在数值求解流体流动及对流换热问题的难点之一.针对非稳态流动问题,提出了一种SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法,有效地避免了松弛因子对计算结果的影响.通过对两...     

改进的粒子群算法对无源滤波器参数的优化

针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群...     

耦合Schrdinger-KdV方程组的行波解

利用齐次平衡原则及修正的双曲函数展开方法,求出了耦合Schrdinger-KdV方程组的一些行波解.     

基于区域生长算法的彩色遥感图像分割

与普通彩色图像相比,遥感图像一般具有模糊、不均匀性等特点.提出了一种针对遥感图像的多区域彩色图像分割方法,该方法首先对彩色遥感图像进行预处理,然后结合K-mean聚类算法和区域生长算法分割目标区域,并利用数学形态学方法对分割结果进行后处理.实验结果表明,本文所提出的方法对彩色遥感图像能获得较好的分割效果.     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...     

纤维加筋膨胀土的蠕变规律及模型预测

膨胀土是具有流变性质的灾害性土,其蠕变行为直接影响到工程结构的稳定性和安全性。为探究剑麻纤维加筋膨胀土的蠕变特性及应力-应变数学模型,采用室内固结排水三轴蠕变试验,分别进行了不同含水率、不同围压和不同偏应力条件下素膨胀土和剑麻纤维加筋膨胀土的蠕变特性研究,根据蠕变特征曲线提出了基于Mesri蠕变经验模型的剑麻纤维加筋膨胀土的修正蠕变模型。结果表明：相同条件下,剑麻纤维加筋土的蠕变变形量明显小于素土的蠕变变形量,说明掺入剑麻纤维可有效提高膨胀土的结构性能和抗变形能力;素土和剑麻纤维加筋土的蠕变变形量随含水率增大而增大,而随围压的增大呈减小趋势;素土和剑麻纤维加筋土在受到偏应力时均会产生瞬时应变量和蠕变变形量,其蠕变变形量随偏应力的增大而增大;素土和加筋土的蠕变曲线分4个阶段,分别为弹性变形阶段、稳态蠕变阶段、衰减蠕变阶段和加速蠕变阶段;高偏应力下,基于传统Mesri蠕变经验模型的剑麻纤维加筋土蠕变预测误差高达37.95%,对Mesri蠕变经验模型进行修正后预测误差降至1.5%内,说明修正模型能较好地描述剑麻纤维加筋土的蠕变特性。此研究结果可为膨胀土工程提供理论参考。     

基于模型迁移和SVM的煤矿电网单相接地电容电流预测方法

针对智慧化矿山背景下煤矿电网单相接地电容电流预测精度低和智能预测实现困难的问题,提出了一种单相接地电容电流智能预测方法。采用模型迁移思想扩充矿用橡套软电缆的电容电流样本数据,以解决智能预测中电容电流数据不完备的问题;基于Sobol’敏感性方法分析了影响单相接地电容电流的关键因素及其各因素的交互关系,确定智能预测模型输入特征量;在此基础上,通过基于稀疏技术的支持向量机建立煤矿电网单相接地电容电流智能预测模型,并引入鲸鱼算法优化预测模型超参数,克服了电容电流数据样本容量小的不足。采用厂家测试数据及多家煤矿电网现场实测数据进行试验,结果表明：电缆绝缘层外径和绝缘层内径是影响单相接地电容电流的关键因素;所提方法预测煤矿电网单相接地电容电流的平均误差为2.26%,相较于现有预测方法,误差分别下降了34.19%,24.91%和7.40%。该方法实现了煤矿电网单相接地电容电流的准确预测,并为其智能化预测提供了新思路。     

基于无线传感器网络的定位系统研究及设计

研究并设计了一种基于TDOA定位技术的短距离精确定位系统,该系统采用超声波和无线电相结合的 定位技术组建无线传感器网络来实现定位,系统结构简单,实现容易,无需时钟同步#针对该定位系统,设计了一 种快速、高精度的多步长定位算法,理论及实验结果表明,该算法是高效的。     

基于事例推理系统中检索策略的分析与研究

讨论了基于事例推理(CBR)在人工智能系统中的作用,分析了常用的CBR检索算法,并着重研究了提高系统检索效率问题.针对CBR系统的关键性问题事例检索,提出了一种分级检索算法与最近相邻算法相结合的检索策略(L&NCBR),分析了在精确匹配与非精确匹配情况下该策略的效率,并给出了基于L&NCBR的智能推理系统运行情况分析.结果表明L&NCBR策略在提高系统检索的稳定性和效率方面是有效的.     

有时间窗约束非满载车辆调度问题的节约算法

车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,简称为VRP)是物流配送中广泛存在的一类问题,VRP属于强NP问题.在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上,对启发式算法中的节约算法进行改进,设计出带时间窗的非满载的VRP问题的节约算法.通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能,研究表明:节约算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,但在客户规模增加,解的空间增加后,其解的精度也随之下降.