无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

报酬与时间有关的马氏决策规划

本文研究了报酬函数与时间有关的MDP模型,推广了[1]文献中相应的结果.文中在放弃了文献[2]、[3]中某些限制条件的情况下,讨论最优周期策略、ε最优周期策略的存在性,并给出算法.     

Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

基于改进粒子群算法优化的自抗扰控制器（ADRC）及其应用

针对自抗扰控制器参数多,不利于整定的问题,提出了一种基于改进的粒子群算法（PSO）的自抗扰控制器参数整定方法。该方法引入了PSO中各个粒子的惯性权值的自适应调整机制,以此来维持粒子的多样性和加速粒子群算法的收敛性。利用改进粒子群算法优化的二阶自抗扰控制器控制主气温控制系统,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

陶瓷复合靶侵彻问题的数值模拟研究

在质点网格法的基础上,提出了质点映射算法,给出了在欧拉算法下脆性材料累积损伤破坏的数值方法. 将陶瓷材料的JH-2损伤本构模型嵌入自主开发的MMIC-2D欧拉型爆炸与冲击问题数值模拟程序中,利用该程序对钨杆侵彻陶瓷复合靶板问题进行了数值模拟,获得了靶板的动态破坏过程图像,并分析了盖板和侧向约束对抗侵彻能力的影响. 数值模拟结果与实验结果吻合较好,验证了算法的有效性.     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法（adaptive immtme algorithm,AIA）和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法．先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善．将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2．0s,优化后网损下降2．27％;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322s,优化后网损下降14．29％．这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进．     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

图像压缩与重构小波算法的另一种实现:实例编码及结果对比

采用Daubechies小波,用MATLAB语言对二维图像压缩与重构Mallat算法的另一种实现进行编程处理。实验结果表明,与流行算法比较,新算法的计算复杂度有所降低,而且达到了流行算法同样的效果。     

基于MATLAB的齿轮传动的优化设计

齿轮机构是应用最为广泛的传动机构,而传统的设计方法繁琐且不精确,将优化设计应用到齿轮设计上有效地解决了上述问题。在众多的优化设计软件中,MATLAB在编程和数值计算方面拥有明显的优势。以二级齿轮传动为例,在系统地分析了目标函数建立、设计变量选取和约束条件确定的基础上,建立了齿轮传动的数学模型,采用SQP算法求解该优化问题。结果表明采用MATLAB求解优化设计问题,不仅算法可靠有效,而且编程简单。