多通道并行访问模式下的闪存静态损耗均衡设计

静态损耗均衡算法决定了固态闪存存储系统的使用寿命。为了提高多通道并行访问模式下的闪存系统寿命,提出了一种主动搬移静态数据的静态损耗均衡设计。该设计在多通道并行访问模式下,根据擦除标志位,采用轮询法主动挑选静态数据块并加入待擦除块队列,从而减小各物理块之间的损耗不均衡程度。实验结果表明:该设计能提高平均擦除次数至少8.33%,有效降低并行访问模式下的损耗不均衡程度至少5.39%。该文还对影响损耗均衡程度的触发阈值进行了分析,提出了在选择触发阈值时,需要综合考虑损耗均衡情况和系统速度。     

液氮洗工艺的多目标遗传算法优化

为了优化大化肥中的液氮洗关键流程以提高能量效率、控制CO2排放,在使用Aspen Plus软件对某低温液氮洗工艺进行模拟分析的基础上,结合多目标遗传算法和二次规划法(MOGA-QP)来解决局部极值和大规模优化问题.根据超结构方法,构建了液氮洗工艺流程总结构,即在原流程中加入了一个减压阀和一个分离器,由此可以增补29.546 kJ/kg冷量,使得液氮洗涤塔出口净化气中的CO体积分数为0.55×10-6.利用MOGA-QP求解了超结构,即在进化过程中用二次规划法来模拟流程表单的各个子模块,在最终收敛的环节用二次规划法求解子问题,从而对遗传算法产生的Pareto解做进一步的精细优化.实际应用显示:在满足工艺指标的前提下,优化后的液氮入口流量减至0.131 2 kmol/s,出口CO体积分数降至0.25×10-6,液氮入口流量减少了1.7%,火用损失减少了15.7%,表明改进流程更佳,MOGA-QP算法有效.     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

一种光滑粒子流体动力学-有限元法转换算法及其在冲击动力学中的应用

为了解决冲击动力学中的大变形问题,提出了一种光滑粒子流体动力学-有限元法(SPH-FEM)转换算法,以等效Mises应力作为转换判据,将冲击过程中局部大变形区域的有限元网格转换为SPH粒子.该算法在大变形区域使用具有优势的SPH,在小变形区域使用精度和效率更高的FEM,为冲击动力学问题的数值计算提供了一条有效途径.使用SPH-FEM转换算法对圆柱形钢弹正冲击钢板发生冲塞破坏的过程进行了三维数值计算,计算结果与实验吻合较好,显示了该算法在计算精度方面的优势.在实际工程中,需要根据具体材料的失效模式,选择更加合适的转换判据.     

改进的基于特征线理论的流体力学有限元法

通过沿特征线求解动量方程,并运用局部泰勒级数展开对方程的离散进行简化,在传统的基于特征线离散的分裂算法的基础上,推导了一种精确的显式离散方法,详细给出了基于局部泰勒级数展开的特征线离散过程,并推导了有限元控制方程.通过自主研发的空间结构自动分析设计系统(简称AADS)流体模块中的三维算例计算,表明文中的分析是正确的,提出的改进方法具有较高的计算精度.     

微型五坐标测量机激光测头安装误差的标定

针对非接触式五坐标测量机激光测头安装位置误差较大且不易调整的缺点,建立了该五坐标测量机激光测头安装误差的数学模型.选取激光测头的不同姿态,通过测量实物基准的空间位置,给出了误差模型待标定参数的无约束最优化目标函数的外点法惩罚函数.通过计算个体之间的欧氏距离,剔除掉那些相似的个体,从而有效地避免了遗传算法易早熟的问题,完成了对误差模型的求解.实验结果表明,所建立的激光测头安装误差模型不仅适用于扫描测头,而且对触发测头也同样适用,可把该机的空间测量精度从(11.82+L/1 000)μm提高到(1.96+L/1 000)μm.     

采用非结构网格的IDEAL算法实现及定压边界条件处理

在非结构网格系统中采用有限容积法对不可压N-S方程进行了离散,其中对流项采用二阶迎风格式,扩散项采用超松弛校正格式.通过修正的动量插值格式构造了压力方程,利用IDEAL算法处理压力与速度的耦合.利用Taylor展式导出了邻近边界内节点的压力计算公式,进而将边界静压引入到压力方程的迭代计算中,确保了边界信息向内部区域的有效传递.根据质量守恒定律分别导出了压力入口和出口边界的速度计算公式,结合伯努利定律给出了总压边界的处理方法.通过压力驱动管内层流、三通管层流以及浮力驱动流等几个典型算例对文中方法进行了考核,并将计算结果与文献中的基准解和实验值进行了对比.结果表明,不管是静压边界还是总压边界,采用该处理方法均能获得令人满意的结果,尤其对于大空间自然对流问题,可以在保证精度的前提下节省大量的存储空间和运算时间.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

基于服务质量的Web服务优化选择算法及仿真

提出一种基于服务非功能属性的Web服务优化选择的多目标遗传算法.考虑到在服务选择时组合方案中的控制结构、具体服务之间的关联性和多个服务质量指标之间的折衷这三方面的约束,对服务选择建立分层模型给出优化选择的形式化定义.在此基础上,采用多目标遗传算法求解优化服务选择.首先设计了适合的染色体编码方式,以表示可行的服务选择方案...