基于矩形宏模块的片上系统布图规划算法

布图规划和布局是集成电路片上系统物理设计的基本问题之一。总结了作者提出的几个新的布图规划和布局优化算法及其特点。基于随机优化算法 ,提出了角模块序列表示方法和基于这一表示方法的包含各种布图约束的布图规划和布局算法。提出的基于约束图的布图规划表示 ,为研究序列队 (SP)、变形网格 (BSG)、有序树 (O- tree)等表示之间的关系奠定了理论基础。基于“最小自由度优先原则”,提出了迄今最快的确定性布图规划与布局算法。提出了基于解空间平滑的布图规划和布局算法。该算法与基于模拟退火的算法相比性能更加健壮稳定。在解空间平滑中首次考虑了局部平滑效应 ,这是对解空间平滑方法从原理上的重要改进     

鸭式气动布局导弹流场数值模拟

采用以N-S方程为主控方程的数值模拟方法,进行固定尾翼鸭式气动布局导弹的气动特性和流场数值模拟。系统介绍了文中所用的数值仿真方法。基于气动特性和流场分析研究了固定尾翼鸭式气动布局导弹的流场特性和气动特性,分析结果显示,在尾翼固定的状态下利用鸭舵的差动偏转进行滚转控制效率较低,基于流场仿真结果分析了鸭舵-尾翼间的滚转耦合机理。     

河南省大豆品种灰色布局决策研究

运用作物灰色育种学原理,对1996～1997年河南省大豆品种区域试验资料进行了品种中心灰靶布局分析。在此基础上,提出了河南省不同生态类型区大豆品种灰色布局决策,并对品种区域试验中应当引起重视的问题进行了讨论。表2,参5。     

Sb-度量空间中一类映射的公共耦合不动点定理

在Sb-度量空间中,证明了一类具有混合g-单调性的映射的耦合重合点定理和公共耦合不动点定理,并给出实际例子来验证新结果的有效性,拓展和推进了之前文献中的一些相关结果.     

类AHW助推滑翔飞行器提升气动性能的布局探索

探讨了非圆截面弹身布局先进高超声速武器(AHW)的气动特性。以类AHW双锥十字小尺寸弹翼布局为研究对象,基于贝塞尔曲线方法建立飞行器外形,利用多目标遗传算法优化分析飞行器弹体布局,在此基础上对飞行器圆截面弹身布局和非圆截面弹身布局进行升阻比及压心分析;考虑总体和防热的需求,对不同截面飞行器控制舵的类型、尺寸匹配和弹体质心位置选择以及操纵面的效率进行对比分析。研究表明,类AHW非圆截面弹身布局可以实现较高的配平升阻比,合理的质心位置和舵面尺寸组合能够实现比圆截面布局更好的操纵需求。     

钾原子4p能级Autler-Townes分裂的相干控制

用缀饰态理论研究了延迟双脉冲作用下钾原子4p能级的粒子布局特征,得出缀饰态粒子布局几率与脉冲强度、延迟时间之间的关系。进而讨论当第一个脉冲面积为0．5π时,脉冲间延迟时间与4p能级Autler-Townes分裂的关系．选择合适的延迟时间可实现粒子在4p能级缀饰态的选择布局。从而控制Autler-Townes分裂．     

全球绿色技术专利创新演化及布局特征分析

绿色技术被誉为"21世纪最大经济机遇"和"资本加速器",是实现产业变革和打破环境困局的关键技术之一。通过专利技术分析,探索绿色技术网络布局特征及演化趋势,为产业转型发展提供战略依据。选取中、美、韩、日、欧等主要国家和地区绿色技术专利数据作为研究对象,构建1970～2018年共48年绿色技术专利数据池,从专利结构、专利布局特征、技术主题演化三方面,对绿色技术网络结构特征及其演化趋势展开分析。研究发现:(1)各国绿色技术专利主题演变路径高度一致,虽然各国进程有先后之别,但不同产业之间的技术融合和价值整合成为必然选择;(2)全球绿色技术竞争已转向专利和技术标准层面,欧美发达国家占有技术构架标准的主动权,中国亟须以国际视野和战略思维开展绿色技术标准体系建设工作;(3)制造业是提升核心专利技术竞争力的主战场,突出高端制造业创新优势,调整制造业内部能源转型是各国绿色技术产业创新的基础主题;(4)中国绿色技术专利规模逐年增大,但我国工业化进程尚未完成,基础专利布局有待进一步完善,部分核心领域仍处于探索阶段,亟需顶层设计绿色技术专利布局。     

上海中心城区住宅布局研究

通过对解放初到 90年代上海中心城区住宅布局分析 ,探讨了该区域住宅布局中存在的问题 ,并对 2 1世纪初上海中心城区住宅布局进行了预测 ,同时对其住宅布局提出了建议与对策     

安徽省高校高水平运动队项目布局的现状与对策分析

为了对目前安徽省高校高水平运动队项目布局及发展有一个较为清晰地认识,笔者通过文献资料、相关专家访问等方法,对安徽省普通高校高水平运动队项目布局情况作了较为详细的统计描述,总结了普通高校高水平运动队项目布局的现状特征:并对布局的进一步发展提出了在整体目标定位、布局策略、以及学校自我目标定位上的一些建设性看法。     

变粒度协同进化设计算法及其在卫星舱布局设计中应用

采用进化算法求解复杂卫星舱布局问题时,算法容易陷入局部最优,且干涉计算复杂度高,计算耗时长.为提高对复杂解空间的搜索能力,基于协同进化算法,将问题分解为若干子问题求解;为减少计算耗时,子问题求解时采用了一种设计变量的变粒度策略.称上述方法为变粒度合作式协同进化算法(CCEA-CFG).卫星舱布局优化数值实验表明,与目前常用的几种布局求解算法(遗传算法、协同进化算法以及遗传/粒子群算法(QPGP))相比,CCGA-CFG(基于GA的CCEA-CFG)具有较好的计算质量、计算效率和计算鲁棒性.