基于信息共享视角的时间竞争型供应链决策

研究由一个供应商和一个下游零售商构成的面向单一短生命周期产品和不确定市场需求的两级时间竞争型供应链的分销系统.供应链的上下游双方对市场需求波动的预测是信息不对称的,建立了最优承诺配送时间、订货量和批发价格的决策模型.通过和完全信息下,供应链上下游最优决策的对比分析,探讨了供应链上下游间共享需求波动信息的潜在价值及单一价格契约、收益共享契约和回购契约对信息共享的影响.结果表明,当零售商对市场需求波动的预测值小于实际值时,单一价格契约不能达到供应链协调;而合理的收益共享契约和回购契约将促进供应链上下游的信息共享和整个渠道利润的提高.     

T-模糊联盟间相互影响的度量

针对局中人以三角模糊数的形式参与合作对策的问题,给出了T-模糊联盟间相互影响的基本概念.探讨了T-模糊联盟间相互独立时模糊特征函数的表达式及模糊特征函数具有k-严格单调性时T-模糊联盟间相互影响的变化规律,通过对Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标度量概念的推广,得到相应的Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标,用于表示T-模糊联盟间相互影响的期望度量指标和方差度量指标,并通过算例分析来说明其有效性和实用性.     

两层供应链的多物品共同补货策略研究

研究了由单制造商和单销售商组成的两层供应链中多物品的生产和补货问题,其中所有物品拥有共同的生产线、配送路线等,且需求确定.为研究供应链上下游企业合作和多物品之间基于基本时段的共同补货对供应链总费用的影响,建立了四种生产一补货模型,然后分析了模型的最优解特性,并给出了搜索算法.算例表明,制造商零售商联合决策下基于基本时段的多种物品共同生产、共同补货,使得供应链的费用最低.此外,将这种基本时段方法和公共周期方法的共同补货策略进行比较,发现基本时段方法策略更优.     

V-BLAST系统的特征波束形成技术

针对特征波束形成技术与V-BLAST结合的系统,从最小化系统差错性能角度出发,在独立同分布衰落信道中和发射端已知信道均值矩阵信息的情况下,推导了特征波束形成的功率分配算法,同时设计了能够充分利用该功率分配方法的接收检测算法。仿真和分析表明,在发射端所知信道信息有限的情况下,该功率分配算法和排序检测算法能显著改善V-BLAST系统的性能,优于传统的V-BLAST检测算法。     

基于整车动力学的电动助力转向系统建模仿真

结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的动力学方程,采用PID控制方法分别对电机进行助力和回正控制,并结合三自由度的整车模型(考虑侧倾影响)和Fiala轮胎模型建立了EPS整体仿真模型.分析了EPS系统对方向盘瞬态响应品质的影响以及路面冲击下汽车纵横向加速度的变化.     

电能计量互感器异常断相分析与故障仿真

在电能计量互感器出现断相故障的理论分析基础上,应用Matlab/Simulink构建了某35kV高压三相三线电能计量的仿真模型,并对电能计量互感器正常运行和多种不同断相故障现象进行了仿真,与实测数据和理论结果比较,验证了仿真模型的正确性,从而应用该模型对实际电能计量出现异常数据的现象进行了故障仿真分析,有效地辅助解决了实际工程问题.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

高速磁浮列车用混合滤波器设计的仿真研究

高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。     

基于现场可编程门阵列的图像调焦系统

数字图像自动调焦技术,不仅能提高调焦精度,而且能降低对成像系统加工和装配精度的要求。采用基于功率谱的评价函数对成像系统的聚焦位置进行识别,提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的自动调焦系统实现方案,主要完成图像预处理、清晰度判别和对焦控制等功能。针对自动调焦算法计算量大、计算复杂等特点,采用中值滤波和灰度值线性变换的图像预处理方法,以及流水线作业、乒乓操作、双蝶形处理器复用、基-2 FFT算法相结合的工作模式。研究表明,利用FPGA强大的并行及高速数据处理能力,使得图像调焦算法不再成为复杂控制系统的速度瓶颈。     

Volterra series based predistortion for broadband RF power amplifiers with memory effects

RF power amplifiers(PAs)are usually considered as memoryless devices in most existing predistortion techniques.However,in broadband communication systems,such as WCDMA,the PA memory effects are significant,and memoryless predistortion cannot linearize the PAs effectively.After analyzing the PA memory effects,a novel predistortion method based on the simplified Volterra series is proposed to linearize broadband RF PAs with memory effects.The indirect learning architecture is adopted to design the predistortion scheme and the recursive least squares algorithm with forgetting factor is applied to identify the parameters of the predistorter.Simulation results show that the proposed predistortion method can compensate the nonlinear distortion and memory effects of broadband RF PAs effectively.