自动网格体系在柱体绕流大涡模拟中的适用性评估

为了评估基于snappyHexMesh方法生成的自动网格体系在二维柱体绕流大涡模拟中的适用性,比较了该自动网格体系与人工网格体系对于Re为3 900圆柱绕流和Re为22 000方柱绕流的数值模拟结果。通过设置合理的计算域以及数值格式,采用snappyHexMesh自动网格以及人工网格的算例都表现出良好的数值稳定性。将不同网格体系的数值模拟结果与物理试验结果进行对比,结果表明,采用snappyHexMesh网格可以提高数值求解效率;圆柱绕流对网格体系的变化比较敏感,不同密度的snappyHexMesh网格会显著影响圆柱气动力特征以及尾流区域的流场结果;snappyHexMesh网格体系可以准确预测方柱绕流,在方柱绕流大涡模拟中具有相较于圆柱绕流更好的适用性。     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

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.     

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.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

混合遗传算法及应用

给出了几种典型的混合遗传算法和基本思想,并着重讨论了一种改进的混合遗传算法及其应用,表明了混合遗传算法可提高优化质量和搜索效率．     

剪枝 Galois 格上规则的直接计算

Ｇａｌｏｉｓ格用于知识发现具有许多优点,并在实际应用中显示了一定的价值。现提出一种在已剪枝的Ｇａｌｏｉｓ格上直接计算规则的算法,其主要依据格结点的直接泛化来产生规则集合。该算法在一定条件下更为有效,并且所产生的规则集合是无冗余的。文中所述方法已用于数据库知识发现工具ＨＵＴＫＤＤ中。