基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于差异化绿色电力交易需求的省级绿色电力市场绩效评价

绿色电力作为环境友好型能源在近年来得到了广泛的应用,为探索省级电力市场绿色电力交易成效,首先通过梳理国外绿色电力市场机制和交易组织情况,并对比分析国内国网区域和南网区域的绿色电力交易现状,总结出国内各网省绿色电力交易的开展情况和规则特点。然后从分布式绿色电力参与市场交易、绿色电力偏差调整和绿色电力曲线形成三个方面,进行了差异化绿色电力交易需求分析与实践探索。最后针对性构建省级绿色电力交易的绩效评价指标体系,并进行实例分析,为省级电力市场绿色电力交易方法和市场评价提供参考方案。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

良定Hadamard问题的统一研究

本文给出了良定Ｈａｄａｍａｒｄ问题的一个统一定理。     

批量制造业模糊交货期准时化生产计划方法

通过建立批量制造业模糊交货期下的准时化生产计划模型,将隶属度函数引入到生产计划问题中,从而拓宽了准时化生产计划问题的研究范围,并为实际生产计划的编制提供了一种有效途径。     

硕士研究生毕业论文评阅及其分析

通过对硕士研究生毕业论文进行客观评估,指出了研究生论文中表现出的一些共性问题,在此基础上提出了进一步提高研究生培养质量的若干建议。     

车间作业计划的模糊多目标网络方法

讨论了模糊集理论在车间作业计划中的应用,提出了车间作业计划的模糊多目标网络模型及其算法。     

分层调整因子的模糊控制器

分析量化及比例因子对模糊控制性能的影响,设计一类分层调整量化及比例因子的模糊控制器．仿真结果表明,其控制效果优于常规模糊控制器．     

超声心动图象内外膜的自动检测与测量

为定量计算一些重要的心脏功能数据,提高心脏病的诊断水平,研究了超声心动图象内外膜的自动检测与测量技术．首先对超声心动图象进行滤波以消除图象中的噪声,并运用模糊数学理论进行模糊边缘增强,提取超声心动图象的内外膜边缘信息;接着对超声心动图象作二值化处理和椭圆曲线拟合,初步得到心脏的内外膜边缘;再采用相应的三次样条插值和平滑技术,得到光滑、连续的心脏内外膜边缘．在此基础上,再对心脏进行节段划分,并计算有关的心脏功能数据．经实验证实,用此方法可快速得到较准确的结果．