改进萤火虫算法及其收敛性分析

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

四元素环F2+uF2上一类循环码的性质

文章首先讨论了从四元素环F2 uF2到域F2上的映射Nechaev-Gray映射的性质,然后通过Nechaev-Gray映射研究了环F2 uF2上形式为(a(x)b(x))n2 u(a(x))n2循环码的一些性质,并由此给出了形式为C=C1 uC2的循环码为自对偶码的充要条件。     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。     

F2+uF2上长度为2n(n为奇数)的循环码个数

通过定义(F2 uF2)2n上离散傅立叶变换,证明了环F2 uF2上长度为2n(n为奇数)的循环码同构于环R4(ω,mi)上的理想直和,并由R4(ω,mi)上的理想结构的研究,给出环F2 uF2上长度为2n的循环码个数的计算公式,其中,I为模n分圆陪集代表元的集合。     

排水板施工对软黏土扰动的现场试验研究

通过软黏土地基上塑料排水板施工过程的孔隙水压力观测及现场十字板强度试验,研究了排水板施工前后地基土体孔隙水压力增长和消散的规律,并且从软黏土地基的有效应力变化和结构扰动等方面分析了土体强度损失及恢复过程.结果表明:单根排水板施工引起的孔隙水压力增长较小,仅对表层孔隙水压力影响大;板群的施工对4 m范围内土体孔隙水压力的增长有叠加效应;排水板施工一方面使软土地基内的孔隙水压力增长,有效应力减小,导致软土强度的降低,另一方面使地基软土结构发生破坏而引起软土强度降低;孔隙水压力的增长引起的地基土强度损失恢复较快,而结构扰动引起的强度损失恢复较慢.     

步长为1和n/2循环图的导出匹配可扩性研究

如果一个图的任何一个导出匹配都能包含在一个完美匹配当中,就称之为导出匹配可扩的.对有2n个顶点x1,x2,…,x2n的图,如果对于i-j≡±1(mod2n)或者i-j≡±n2(mod2n)的i和j,均有xixj∈E(G),则称其为步长为1和n2的循环图,记为C2n(1,2n).本文的主要结论为:C2n(1,2n),n#4,是导出匹配可扩的.     

概率统计观念形成中的思维障碍分析

概率统计的研究对象是随机现象.概率统计思维的本质在于:对随机事件发生的频繁程度定量化,在不确定的情景中作出良好判断.正是其思维方法别具一格,学生理解概率显得很复杂、很困难.通过对具体概率统计问题常见错误的分析,发现概率统计观念形成中的思维障碍,提出概率统计教学中应关注的方面.     

基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下,该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。     

温度和湿度对P-CNT自感知混凝土压敏性的影响

为研究温度与湿度对自感知混凝土(SSC)感知性能的影响,通过低温等离子体改性处理技术对碳纳米管(CNT)进行官能团嫁接,使其在水性体系下获得较好的分散性,并将改性后的CNT(P-CNT)加入混凝土中制备P-CNT/SSC传感器,通过改变含水率与温度条件研究P-CNT/SSC传感器的极化效应与循环加载下的自感知性能。试验结果表明:过高或过低的含水率均不利于SSC的感知性能,其中变化最为明显的是饱水状态下的P-CNT/SSC传感器,其应力敏感系数下降89.8%,并且压敏曲线极不稳定;在变温试验中,P-CNT/SSC传感器的电阻率与温度之间呈现负相关性,高温和低温下的应力敏感系数相较于常温组试件,分别下降了约35.66%和44.53%,并且压敏曲线整体出现了上移或下滑的趋势;P-CNT/SSC传感器在工程应用中的最佳测试环境为常温、自然含水率。