重载双波冲击试验机正波系统建模与仿真

为使冲击试验机的模拟试验过程尽可能的贴近于实际的水下爆炸环境,满足最新抗冲击标准的要求,同时把传统中型冲击试验机的最大测试能力从2,700kg提高到5,000kg,对双波冲击试验机中用于产生正波的液压驱动系统、波形发生系统和基础隔振系统分别构建了动力学模型。根据模型分别针对设备在冲击速度为5.0m/s、4.0m/s和3.3m/s测试条件进行了系统仿真。仿真结果表明,该系统可以产生与最新抗冲击标准BV043/85和MIL-S-901D相吻合的冲击加速度波形。     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

并行进程快速定界搜索方法及应用

以如何实现高维情形ＳＭ（ｄ）阵列编码为背景,给出一种并行进程快速定界搜索（ＦＢＳＰ）方法,分别用来实现ｄ＝ １和ｄ＝ ２两种不同类型的ＳＭ 阵列编码。介绍了ＦＢＳＰ方法的模型、理论依据、具体应用实例和实现过程。     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题.首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解.为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力....     

消拖船节油航速优化研究

针对港口作业消拖船主机的高油耗问题,从船舶管理节能的角度出发,提出了基于改进天牛须算法的消拖船节油航速优化方法。通过分析消拖船的船、机、浆的能量传递机制,建立了其主机燃油消耗的优化模型,并对消拖船某航次中各航段的航速开展优化研究。天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)是近年来出现的智能优化算法,在处理结构复杂的数学模型优化中优势很明显,但是也存在收敛慢、容易进入局部最优状态等问题,为此建立了一种改进的天牛须搜索算法(improved beetle antennae search algorithm, IBAS),以更好地满足应用要求。通过实例计算分析,采用所提出的优化算法进行消拖船主机燃油消耗优化。结果表明：所提算法的收敛速度快,寻优效率高。与天牛须算法和蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)对比分析,所提出的优化算法保持较快的运算时间的同时,提高了优化结果的准确率。     

Fast Fractal Image Encoding Using an Improved Search Scheme

As fractal image encoding algorithms can yield high-resolution reconstructed images at very high compression ratio, and therefore, have a great potential for improving the efficiency of image storage and image transmission. However, the baseline fractal encoding algorithm requires a great deal of time to complete the best matching search between the range and domain blocks, which greatly limits practical applications of the algorithm. In order to solve this problem, a necessary condition of the best matching search based on an image feature is proposed in this paper. The proposed method can reduce the search space significantly and excludes the most inappropriate domain blocks for each range block before carrying out the best matching search. Experimental results show that the proposed algorithm can produce good quality reconstructed images and requires much less time than the baseline encoding algorithm. Specifically, the new algorithm can speed up encoding by about 85 times with a loss of just 3 dB in the peak signal to noise ratio (PSNR), and yields compression ratios close to 34.     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

一种基于新训练序列的正交频分复用小区搜索方法

为了增加正交频分复用(OFDM)小区识别的数量,同时保持小区搜索的性能,设计了一种新的OFDM小区搜索方案.其核心思想是在载波上先加载称为"子载波模板"的伪随机序列,然后再加载频域差分序列.针对这种新的结构,该方案还设计了一种联合估计算法,可在性能保持不变的情况下,增加10~20倍识别小区的数量.     

基于模糊综合和模糊推理的适应性评价

应用模糊综合评价与模糊推理方法,建立了搜救系统适应性评价指标体系和数学模型;应用该模型对海上搜寻与救助系统进行适应性定量评价,分析了海上搜救系统的运行情况,评价结果与实际相符,说明该方法具有一定的应用价值和创新水平.     

关于搜索引擎排队模型的性能分析

目前许多搜索引擎都是使用基于关键字查询的检索算法和技术,返回的页面数量成千上万.顾客需要花费大量时间和精力进行浏览筛选有用信息,筛选过程中产生不耐烦情绪,从而转换关键词进行重新搜索.本文针对搜索引擎的服务即时性特点,把顾客因不耐烦进行重试的次数抽象成虚拟顾客,对一个顾客到达服务台引起的系统忙期进行研究.