基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

一种改善雷达收发隔离的新方法

针对连续波体制雷达的特点,提出了采用光子晶体高阻表面提高雷达收发隔离的新方法.该方法利用光子晶体频率带隙与周期结构尺寸之间的关系,可灵活设计出雷达工作频段的高阻表面.将光子晶体高阻表面加装到某型连续波雷达的天线上,提高雷达收发隔离度达15 dB,证明了该方法的有效性.     

基于动态基元选取的真实感可视语音合成系统

伴有说话者面部表情及唇动的文本.可视语音转换系统(TTVS)能够大大增强人机交互的生动性和真实感.结合当前主要的两类rⅣs技术,利用数据驱动法中的动态基元拼接获得参数序列,驱动MPEG-4人脸动画模型,在保留灵活性和可移植性等优点的前提下,以较小的数据量,获得了较为生动的效果,形成了具有较高真实感的中文可视语音合成系统.     

网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

基于刚柔混合建模的柴油机曲轴系动态仿真

在分析PA6V12柴油机曲轴系运动及受力的基础上,利用Pro/E对曲轴系进行了整体造型,同时利用PATRAN对曲轴进行了有限元建模,通过ADAMS/View构建了曲轴系的刚柔多体动态仿真模型.模型主要考虑了柴油机在额定工况下的边界条件.结果分析表明,该模型能够准确的反映曲轴系的运动和受力情况,其结果也为曲轴动态有限元的疲劳寿命计算提供了依据.     

耐用品动态Bertrand模型

依据耐用品的市场容量随着时间发生变化的特点,修正了传统的Bertrand竞争模型,得到两阶段情形下的两个企业同时博弈的耐用品动态Bertrand模型及其所对应的价格均衡解.通过对模型的比较与分析可知,新模型是对传统模型的进一步扩展,并且能够适用于更为实际的竞争情形.     

基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.     

单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究

基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能.     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.