多核乐观并行仿真的负载均衡研究

对于运行于多核计算机、基于多线程实现的乐观并行仿真,虽然操作系统可对线程进行调度以平衡各个核的负载,但它无法控制各逻辑进程本地虚拟时钟的平衡推进。提出了多核乐观并行仿真的四层负载分配模型及一种静态划分与动态负载均衡相结合的负载均衡方案。静态划分使用Metis图划分包对模型实例进行划分;动态负载均衡优先调度本地虚拟时钟较小的逻辑进程以实现各逻辑进程的平衡推进,无须进行模型迁移,易于实现。通过一序列实验检验了所提出的负载均衡方案的有效性。     

大型装备光电定向半实物仿真系统

大型装备光电定向系统是一个光机电一体化的复杂系统,为达到良好的模拟效果,采用半实物仿真。本文主要介绍系统实现的方案、步进电机高精度细分控制系统的研制、仿真系统性能自动检测的实现以及多媒体技术在训练教学中的应用。     

基于虚拟现实技术的援潜救生仿真系统研究

援潜救生是一项必要而又复杂的系统工程,存在着很多不确定因素,为了对救援方案进行评估、验证,提高救援能力,应用虚拟现实技术,建立了援潜救生仿真系统。系统采用离散调度方法获取初始调度方案,通过人因工程分析、动力学及流体力学计算等反映实体的物理行为,利用人机接口与系统进行交互,验证与完善初始救援方案。构建了数据输入、场景建模与场景驱动的系统框架,并对系统的关键技术进行了详细描述。该仿真系统的实现为海上救援提供了必要的理论依据及直观的视觉表现。     

基于干扰观测器的倒立摆自适应滑模控制及仿真研究

旋转二级倒立摆是一种非线性、强耦合的复杂不稳定的欠驱动系统,在已建立的倒立摆数学模型的基础上,提出了一种基于干扰观测器的离散自适应滑模控制算法,针对系统的内部参数变化和外部扰动,利用干扰观测器对系统的不确定因素进行了动态补偿,同时结合自适应算法降低系统的抖振,与未采用干扰观测器的传统自适应滑模控制律的仿真结果进行对比,可以看出,采用改进的控制算法大大降低了系统的抖振和超调,改善了系统的动态性能,得到更好的控制效果.     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

采矿岩体动态稳定性CA模型的建立与系统分析

运用元胞自动机的演化建模方法构建深部采矿岩体的动态稳定性演化模型.定义岩体的工作状态变化概率和岩体完整性影响系数,创建了一种实现采矿岩体的动力学仿真模型.通过数字模拟实验,分析了岩体中不同状态下的元胞相互作用的关系,得到了以离散度作为岩体动态稳定性的度量指标.     

项目进度中的离散时间-费用决策问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度文献中被研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:1)P1:截止日期问题;2)P2:预算问题;3)P3:工期-费用曲线问题.然而,对问题研究都集中在P1上,P2被关注较少.首先建立了与一般项目网络对应的P2的数学模型,在分析模型特征基础上,设计求解模型的遗传算法.最后,通过3个数值实例,验证模型的正确性和算法的有效性.     

离散事件动态系统理论在通信网络中的应用

通信网络是—个典型的离散事件系统。离散事件动态系统（ＤＥＤＳ）理论综合并提出了许多对离散事件系统建模及性能评估等的方法,为解决通信网络中的一些关键问题提供了有力的工具。本文综述了近年来ＤＥＤＳ理论在通信网络建模、分析、优化以及网络管理等方面的应用进展情况,并提出了一些自己的看法。     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点,提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法,得到了问题的最优解或近似最优解,同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行,结果证明了该模型的有效性,且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.