有限群的Carter子群

研究了Carter子群的若干性质和子群成为Carter子群的一个充分条件．     

基于入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解

为了有效提高机械手控制中逆向运动学求解的速度和准确度,提出一种基于极限学习机-入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解方法;建立工业六自由度机械手的正向运动学模型,并利用训练较快的极限学习机计算机械手关节角度向量,即输出机械手关节逆运动学初解;利用入侵性杂草优化算法对得到的初始逆解进行优化,取最小适应度时的杂草位置作为输出...     

基于ABAQUS软件的海底电缆反应力锥切削仿真及切削参数优化

为了改善和提高海底电缆反应力锥的切削质量和切削效率,通过分析反应力锥的形状及绝缘材料的切削性能,选取圆柱形铣刀作为切削刀具;利用ABAQUS软件,通过有限元方法对绝缘切削过程进行模拟,对切削过程中所需要的扭矩进行仿真;采用Design-expert软件建立切削扭矩响应曲面模型,分析切削参数对切削扭矩的影响。结果表明,当铣刀转速为520 r/min,每齿进给量为0.28 mm,侧吃刀量为2.25 mm时,能够有效地进行反应力锥的切削,并且所需要的切削扭矩较小。     

基于分形网络的人呼吸系统气体传输模型

基于呼吸系统的分形特性,提出了气体在人呼吸系统中传输的数值模拟模型.研究了人呼吸系统分形结构的传输特性.根据串联、并联网络原理和Darcy定律.建立了基于分形网络的呼吸系统等效渗透率计算模型.分形网络模型用于描述人呼吸系统气体传输的机理.采用数值方法分析了分形参数对等效渗透率的影响.研究表明:人呼吸系统的等效渗透率随着比例因子β的增加而增加,随着比例因子γ的增加而降低.推导出入呼吸系统的最优分叉数M=2.呼吸系统的优化分形结构使得系统的能量消耗最低.     

港口集装箱装卸工艺系统仿真优化研究

运用仿真优化方法对集装箱港口装卸工艺问题进行了研究.首先.根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动行为,建立了仿真模型的约束条件和目标函数以及装卸工艺系统的数学模型;其次,在满足系统作业要求的前提下最小化装卸工艺的配置及运营费用,建立了装卸工艺系统的优化模型,并运用仿真优化工具Tabu算法对建立的优化模型进行求解.某港口实际运行数据验证了模型的正确性及方法的可靠性.     

多目标区间值优化问题的最优性条件

利用Clarke广义Jacobi矩阵,研究含等式和不等式约束的不可微多目标区间值优化问题,得到局部LU-有效解的Fritz-John和Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性必要条件。     

采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法

针对基于知识共享的优化算法(GSK)之不足,提出一种采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法(DKGSK)。首先,个体通过自适应权重来调节其搜索,在算法前期以较大步长进行全局探索,增强了算法全局探索能力;在算法后期以较小步长进行局部搜索,提升了算法局部开发能力。其次,个体使用动态知识因子来调控其搜索步长,使搜索步长更具灵活性和随机性,提升了个体的局部搜索能力,从而增强了算法的局部开发能力。再次,个体借助列维飞行增强其跳出局部最优的能力,从而增强了算法规避陷入局部最优的能力。通过12个基准测试函数的数值实验与仿真,结果表明DKGSK的全局收敛速度和优化精度方面均得到了明显的改善,规避陷入局部最优的能力得到了增强。     

量子可逆逻辑电路最小代价综合算法

采用位运算构造了一个完备的Hash函数,提出了基于Hash表的新型量子可逆逻辑电路综合算法.利用该算法可对多种量子门采用任意量子代价标准,以较高的效率生成最优的量子可逆逻辑电路.按照国际同行认可的三变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过其他算法.实验结果表明,该算法在同等计算环境下,以目前最好结果为基准,按最小量子代价标准,综合电路的平均速度是最好结果的472.5倍.     

基于正交试验法的柔性风选机参数优化研究

为提高膨胀烟丝的质量,减少烟丝消耗,采用正交试验法对柔性风选机的关键工艺参数进行试验研究。采用直观分析法和方差分析法对试验结果进行分析,以确定风选机较佳的工艺参数。结果表明,导向板角度(刻度)为57、风机频率为36Hz、侧向档板高度(刻度)为11时,膨胀烟丝的梗签及湿团烟丝的剔除效果较好,风选后膨胀烟丝的含梗签率由0.57%降为0.35%。     

量子遗传算法对砂类边坡稳定性敏感度的分析

边坡稳定性的影响因素复杂,需要寻找不同状态下影响较大的因素针对治理。针对传统边坡稳定性计算繁琐问题与边坡分析中常用的遗传算法的收敛速度慢、易陷入局部最优情况等劣势,使用量子遗传算法进行边坡分析,并将该方法应用到实际边坡的分析中。通过模拟参数波动的方法,计算了边坡稳定系数对内摩擦角、黏聚力、土体容重、坡高的敏感度,及不同参数波动时对其他参数敏感度的影响程度,并通过此方法完成了对边坡在不同参数变异情况下的最危险滑坡区间的预测。