面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

六自由度波浪补偿平台的神经网络自适应反馈线性化控制

六自由度波浪补偿平台所采用的大长径比非对称液压系统在深海区需完成大跨度、高速度的波浪补偿任务,这为控制系统的控制精度和抗干扰能力带来严峻的挑战.引入径向基神经网络(RBFNN)辨识,提出一种自适应反馈线性化控制策略.首先,建立六自由度波浪补偿平台非对称液压系统的非线性模型.然后,基于RBFNN辨识利用反馈线性化设计自适应控制器.最后,利用MATLAB/Simulink开展五级海浪(90°遭遇角恶劣工况)作用下和外力干扰下的仿真分析.结果表明：相比于经典比例系数-积分系数-微分系数(PID)和滑模控制,新型控制器控制精度和抗干扰能力明显提高,更适合用于复杂海况下六自由度波浪补偿平台的控制,且具有很好的跟踪效果和较强的稳健性,可为深海区六自由度波浪补偿平台控制系统设计提供参考.     

基于CAS理论的新型科研机构成长运行机理与实证研究

新型科研机构的成长运行是一个复杂的自适应学习调整过程。本文从复杂自适应理论(CAS)出发,从聚集、非线性互动、流、内部模型、积木、多样性、标识7个维度对新型科研机构的特点进行分析,在此基础上构建了准则层-行为层新型科研机构成长运行机制框架,从理论与实证两个方面对成长运行三个关键因素的作用进行研究,最后进行总结建议。     

基于LMD算法的电压闪变参数识别新方法

为了实现电压闪变参数的精确识别,针对采用常规算法求取的电压闪变的调幅波、间谐波参数波动大的问题,首次提出了将局部均值分解(LMD)算法应用于电压闪变参数识别.选取典型的电压闪变算例,应用LMD算法和HHT算法进行仿真对比,结果表明,LMD通过除以包络函数得到PF,筛分次数较少,端点效应较小,所求的闪变参数在稳态时基本不变化.该方法步骤简单、运算速度快,证明了LMD算法的可行性与准确性.     

面向WAAM无支撑制造大悬臂的自适应切片

为满足多轴送丝电弧熔积增材制造(WAAM)无支撑制造大悬臂结构的需求,提出一种厚度和方向均可变的自适应切片算法.首先通过层间相对悬臂长度的计算,进行大悬臂结构识别;然后对位置和方向分别进行二分迭代优化和主成分分析(PCA)迭代优化,确定分段平面,分解大悬臂结构为微悬臂子结构;最后对子结构进行平行切片,产生均匀切片以满足工艺制造需求.相比于现有的最小包围球冠和质心轴法,该算法的相对悬臂长度和悬臂角更小,分段子结构的数量也更少,具备更佳的可制造性和更高的制造效率.实例证实了算法的有效性.     

激光在雾中传输的散射衰减分析

激光在雾中传输会造成能量衰减,这是激光被雾滴粒子散射、吸收的结果;这样一来,激光探测系统工作在雾天气时,其准确性将受到影响。在Mie散射理论基础上,以gamma分布作为雾滴谱,建立532nm激光在雾中的传输衰减模型,理论推导计算不同能见度的雾条件下激光透过率随传输距离的变化。     

具有输入时滞的不确定系统鲁棒自适应控制

对带有输入时滞和状态时滞的线性不确定系统,利用系统将来的状态设计预估控制器,通过与之等价的因果控制器,给出积分形式的控制率,使得系统在自适应控制器的作用下渐近稳定。最后,通过数值算例说明在该控制器的作用下,系统的解趋于稳定的速度比在普通的状态反馈控制器作用下解趋于稳定的速度更快。     

BVaR风险度量下限制性卖空的单位风险收益最大投资组合模型

在BVaR风险度量下,提出了限制性卖空的单位风险收益最大投资组合模型,通过罚函数处理机制将模型转化成无约束优化问题,然后运用自适应差分进化算法进行求解.实证分析表明该算法是有效的,将限制性卖空引入到投资组合模型中,有助于扩展投资机会空间,增强市场效率,降低市场风险.     

大容量数字微波电路电波衰落现象成因及应对措施

阐述了频率选择性衰落的成因及其对大容量数字微波通信系统的影响,介绍了常用对抗衰落措施所运用的技术原理,总结了这些措施在具体应用中对衰落的改善效果。