自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.     

结构系统识别不确定性分析的Bayes方法及其进展

受测试误差、建模误差、数值离散化以及环境变异等因素的影响,结构系统识别过程不可避免地存在不确定性,因此有必要引入概率统计方法来提高其鲁棒性,为工程结构安全监测提供更为可靠的结果.近年来,Bayes(贝叶斯)方法因为其诸多优势在系统识别领域受到了广泛关注.该文梳理了Bayes系统识别的历史脉络和研究进展.从Bayes系统识别的理论框架出发,分析了量化系统识别不确定性两类方法的适用条件与局限性.此外,文章综述了Bayes方法在模态参数识别、有限元模型修正以及结构损伤识别方面进行不确定性分析的理论、实现及其应用.最后对基于Bayes方法进行系统识别研究的发展趋势做出了展望.     

变温条件下考虑车辆-路面相互作用的车辙分析

研究沥青路面结构的车辙问题,首先基于车辆与路面的相互耦合作用,建立路面不平整度引起的车辆荷载简化模型;然后根据沥青混合料蠕变试验数据,拟合出基于修正Burgers模型的沥青路面车辙的计算参数;最后结合气温观测数据,借助ABAQUS有限元软件,引入路面温度场,建立了考虑连续变温的日车辙预估计算模型.模拟了考虑车辆 路面相互作用的沥青路面在连续变温条件下的车辙变化规律,并分析研究了温度、车辆荷载以及车速对车辙的影响.结果表明,考虑车辆 路面相互作用得到的日累积车辙深度增大了6.5%,说明这一因素对沥青路面车辙的预测是不可忽略的;轴载及路面不平整度均与车辙量线性相关;而相同轴载作用下,温度越高,车辙增长越快,得到的车辙量越大;随着车速增大,车辙深度呈减小趋势,并且在车辆与路面发生共振的车速下,该文模型得到的结果增大了32%.     

太阳帆塔轨道和姿态耦合动力学建模及辛求解

在建立太阳帆塔太阳能电站简化模型的基础上,将系统的动力学方程从Lagrange体系导入到了Hamilton体系,给出了带约束的Hamilton正则方程;进而采用祖冲之类算法和辛Runge-Kutta方法分析了太阳帆塔轨道和姿态耦合系统的动力学特性,并讨论了算法的保能量、保约束特性;最后,数值模拟了系统的动力学特性,说明了所提方法的有效性.     

Volterra核函数法在轴承滚珠磨损中的特征提取及应用

针对滚动轴承滚珠磨损故障特征难以提取的问题,提出一种基于多脉冲激励法下的Volterra级数核的求解算法.该方法是一种非线性系统模型的“交叉”诊断法,利用轴承系统输入输出的采样信号,建立Volterra非线性辨识系统模型,并运用多脉冲激励Volterra低阶核求解算法,将得到的低阶核通过时域和频域进行对比来判断轴承当前所处的运行状态.该文以无心车床主轴轴承为例进行实验验证,并与传统的小波分析法对比得出:多脉冲激励法能够方便准确地提取轴承的故障特征,该方法对此类故障的诊断具有一定的借鉴意义.     

结合àtrous算法与Retinex算法的医学图像增强

提出结合àtrous算法与Retinex算法的医学图像增强.方法在二进小波理论基础上,利用推广的二维àtrous算法对医学图像进行处理,对经过多级分解后的医学图像的低频利用连续非线性函数增强,而对分解后的多个高频采用改进的Retinex算法进行增强;最后,对增强后的低频和高频进行重构.经过反复仿真试验结果表明:方法在去除噪声的同时更好地保留了图像边缘特征,增强了图像细节信息和凸显图像的轮廓,并克服对比度下降的不足,较好地去除光晕现象,视觉效果好,层次感更丰富.     

基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计

为了提高矢量水听器阵列对窄带信号的DOA估计精度,运用果蝇算法优化广义回归神经网络,通过对阵列协方差矩阵实值化,并提取信号子空间的基作为样本特征进行网络训练,构建了果蝇算法优化下的广义回归神经网络,实现了基于矢量水听器阵列的水下声源的DOA估计.仿真实验结果表明,方法泛化性能较好,能解决输入维数过大的问题,且运行时间短,DOA估计精度高,具有较强的工程应用价值.     

卫星运动预测及规避的建模与求解

近年来,随着各国侦查卫星系统的不断完善,有效根据观测数据预测卫星的轨迹,同时建立适当的规避防范措施变得尤为重要·通过研究地面监测站监测的卫星数据及地理信息,提出了一种基于三维坐标系变换的卫星轨迹求解模型,具体建立模型的方法为:建立4种不同的坐标系,通过卫星坐标在4种坐标系中的变换,将地面检测站检测到的卫星数据进行处理,拟合出卫星的六个运动参数,得出卫星运动轨迹方程,并较为精准的预测卫星被观测站观测到的情况,以及任意时刻星下点的经纬度坐标.针对卫星的运动情况,为满足我方军事目标的运动需求,根据新疆地图建立军队行军路线的有向图,然后,在考虑卫星规避的情况下对每条路线进行模拟分析,最终,通过每条路线模拟分析的结果进行比对,得出最优的行军路线.     

循环取货模式下的多车场协同运输问题研究

分析循环取货模式和协同运输问题的关联性,提出了供需节点分离下的多车场一体化协同运输路线优化问题,考虑运输价值和运输成本,引入节点-弧流量的概念,通过比较流量大小确定节点集合,构建了问题的多供应点、多需求点运输模型.考虑取货的单向性和送货的闭合性,构造了求解模型的两阶段算法,运用动态规划的递推解法确定取货最优路线,然后基于余弦定理的几何法求解出发点和返回点不相同的送货路径优化问题,最后通过算例分析,说明了模型的合理性和算法的有效性.