控制污染物排放的支线机场跑滑结构优化仿真

民航运输在LTO(Landing and take-off)循环阶段的大气污染物排放对地面人员和近地环境危害较大,应主要通过减少地面滑行时间进行控制。考虑支线机场常见的单跑滑结构给出飞机地面滑行时间计算方法,基于该方法提出了污染物评价指标并建立了支线机场航空器污染物排放评估模型。以某支线机场为例,使用Matlab建模计算得出污染物评价指数最小滑行道口位置。利用AirTOp仿真验证了模型计算结果有效性,优化后的跑道出口位置将使该机场污染物总指数较原位置降低21.7%。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

Sine Gordon方程组的全局吸引子的Lyapunov函数和维数

该文考虑了sine Gordon方程组的解的渐近行为. 首先, 研究方程组(1)的吸收集及其生成的半群S(t)的渐近紧性, 并证明在空间(H10)2×(L2(Ω))2中该方程组存在全局吸引子A. 其次,为了解更多有关全局吸引子A的信息, 研究全局吸引子A的Lyapunov函数. 最后,证明了全局吸引子A的Hausdorff维数及分形维数具有仅取决于ε和特征值的有限上限.     

青藏高原东北部一次暴雨过程分析

本文利用NCAR/NCEP资料,对发生在青海东部农业区的一次区域性大到暴雨过程进行了诊断分析。结果表明,本次暴雨天气过程主要受西伸到青藏高原东部的副热带高压及500 hPa风场上冷空气入侵青藏高原北部的影响。热低压中的上升气流与冷锋后的下沉气流构成纬向闭合环流,青藏高原热低压中的上升气流与副热带高压中的下沉气流形成径向闭合环流,垂直闭合环流的形成提供了源源不断的暖湿气流和稳定的上升气流,持续的降水造成了暴雨天气。副热带高压外围强盛的西南气流的稳定维持使得充足的水汽输送到青藏高原东部暴雨地区。     

基于GCOA算法的带时间窗车辆路径规划问题研究

GCOA算法是对遗传算法的重大改良,不仅加快了遗传算法的收敛速度,而且从一定程度上避免了遗传算法陷入局部最优,并增大了遗传算法获得最优解的能力。本文首先介绍了GCOA算法,然后通过具体问题的解决对比传统遗传算法与GCOA算法,得出GCOA算法在收敛速度及结果优化两方面的有效性,最后将GCOA算法应用于求解VRPTW问题上,得出最优化结论。     

关于有限n-表示模的若干复形

基于Bravo等对FPn-内射模和Wang等对FP-内射复形的研究,利用同调代数的方法,讨论关于有限n-表示模的内射复形和平坦复形,证明了当环R为左n-凝聚环时,复形X是FPn-平坦复形当且仅当X+=Hom(X,D1(Q/Z))是FPn-内射复形.     

南洋渔业(阳西)有限公司

南洋渔业（阳西）有限公司是一问集养殖、加工、贸易、服务于一体的民营股份制企业,是广东省科技扶贫农业龙头企业和省民营科技企业,阳江市十大重点农业龙头企业之一。公司自组建以来,致力于实施无公害养殖战略,通过“公司＋基地＋农户”的经营模式,形成规模化生产、规范化管理、科学化养殖,从而使企业逐步走上养殖、加工、销售一条龙的产业化道路,真正做到了以安全质量体制来生产养殖无公害水产品。     

GMCL： a robust global localization method for mobile robot

A large sample size is required for Monte Carlo localization （MCL） in multi-robot dynamic environ- ment, because of the ＂kidnapped robot＂ phenomenon, which will locate most of the samples in the regions with small value of desired posterior density. For this problem the crossover and mutation operators in evolutionary computation are introduced into MCL to make samples move towards the regions where the desired posterior density is large, so that the sample set can represent the density better. The proposed method is termed genetic Monte Carlo localization （GMCL）. Application in robot soccer system shows that GMCL can considerably reduce the required number of samples, and is more precise and robust in dynamic environment.     

两类三阶非自治系统的全局渐近稳定性

利用L iapunov函数法,给出两类方程…x g(x。)x。 bx。 f(x)=e(t,x,x,。x。)和…x g(x。)x。 f(x)x。 cx=e(t,x,x,。x。)零解全局渐近稳定性的充分条件,推广文献[1~4]中的相关结论.