蒙特卡罗临界计算全局计数效率新算法研究

为提高蒙特卡罗临界计算时全局计数的整体效率, 对比分析了新提出的均匀计数密度算法、均匀径迹数密度算法和原有的均匀裂变点算法. 以大亚湾核反应堆pin-by-pin模型的全局体平均通量计数和中子沉积能计数为例, 前两种算法较均匀裂变点算法都获得了整体效率的提高. 上述算法已经在自主开发的并行蒙特卡罗输运程序JMCT上予以实现.     

侧入式导光板网点全自动优化设计研究

为解决目前侧入式导光板网点优化设计中存在经验式手动优化繁琐、且很难达到一个高均匀效果的问题,提出了一种基于模糊优化理论的网点自动优化设计方法。网点形状采用锥形结构,为使目标面上各处的光能分布主要由其正下方网点的散射光贡献,分析了其半顶角与网点位置的关系,并使得网点半顶角仅由其位置决定。以网点半径为主要优化参数,通过隶属度函数将网点结构模糊化,并自定义评价函数来解模糊化实现均匀照明。进而,采用动态数据交换(DDE)技术将Matlab与TracePro进行联立,通过Matlab语言与Scheme语言混编控制TracePro自动进行数据交换、光线追迹与模糊优化。导光板网点优化设计实例仿真结果表明,优化后均匀度达到92.17%,光能利用率达到70.37%,全程实现自动优化,无需任何手动调节。     

基于自适应遗传算法的SVM参数优化

针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。     

基于PSO算法的RoboCup2D机器人研究

对机器人体系结构、动作学习及行为的组织方式进行了研究,以演化计算为基本方法,以RoboCup2D为平台,设计了基于PSO算法的足球机器人的体系结构,解决感知、动作、和规划问题;在训练环境下,形成感知规则,优化感知相关参数,得到对信息高效快速的感知方法,并根据指定的粒度、功能、参数,对RoboCup2D机器人的原子动作进行了组合优化,得到一组带参数和执行效果描述的粒子动作;最后在赛场环境和任务驱动下,搜索粒子动作并进行组织规划,得到完成特定任务的机器人行为;RoboCup2D仿真实验表明,演化计算方法不仅能利用原子动作进行组合优化,得到适应于不同条件的粒子动作,而且能通过其在线搜索粒子动作,动态组成机器人行为;基于演化计算的足球机器人能更好地完成跑位、截球、带球、传球等任务,具有更强的适应性。     

基于优化核极限学习机的风电功率时间序列预测

针对时间序列预测,在单隐层前馈神经网络的基础上,基于进化计算的优化策略,提出了一种优化的核极限学习机(optimized kernel extreme learning machine,O-KELM)方法.与极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法相比,核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)方法无须设定网络隐含层节点的数目,以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值,它能以极快的学习速度获得良好的推广性.在KELM的基础上,分别将遗传算法、模拟退火、微分演化三种进化算法用于模型的结构输入选择、正则化系数以及核参数的优化选取,以进一步提高网络的性能.将O-KELM方法应用于标准Mackey-Glass混沌时间序列预测及某地区的风电功率时间序列预测实例中,在同等条件下,还与优化的极限学习机(optimized extreme learning machine,O-ELM)方法进行比较.实验结果表明,所提出的O-KELM方法在预测精度上优于O-ELM方法,表明了其有效性.     

基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法

针对遥感相机常规采样图像的目标检测问题,提出了基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法。针对不同的图像目标特征,充分分析常规采样后图像上目标点的特征,选择全面且适合的学习样本;考虑到所获得的图像内混入杂波和噪声,因此,采用最大化信杂噪比作为逻辑回归算法的性能指标,实现匹配滤波模板的迭代优化。对比加入匹配滤波器前后目标临域内的信杂噪比,并将优化的匹配滤波器与文献中的最优滤波器相比,试验证明与文献中的滤波器相比,优化的匹配滤波器在目标检测方面更加有效。     

基于动态粒子群优化的目标跟踪算法

目标跟踪问题的关键在于如何寻找与目标运动状态匹配的运动模型。交互式多模型算法的模型集是根据先验信息确定的,它不随时间变化而变化,并且要求在模型集中任意时刻都存在描述目标运动模型。在实际中需要大量模型来描述运动。将粒子群优化和变结构多模型算法相结合,不仅能充分利用系统的实时量测信息,还能根据其先验信息调节优化算法结构。仿真表明,运用动态自适应粒子群优化算法实现模型集自适应,可以提高目标跟踪的精度和实时性。     

测发控系统方舱结构研究

把航天装备送入空间的快速发射,对测发控系统提出了便捷、移动要求;目前现役运载火箭测发控系统状态是系统复杂、难以移动,已不适应当前航天装备快速送入空间的发展,为此提出一种新型移动式测发控系统方舱结构模式;该模式采取了遵循设备集成原则,通过使用方舱、线缆铺设、人机工程优化等先进设计理念与方法来实现测发控系统快速、可移动的要求,同时解决了该系统原先存在多方面存在的问题;通过长期对系统方舱结构的研究工作,研发出通过采用“设备集成、线缆集中铺设、人机工程优化、方舱结构为平台”等先进技术的新型移动快速测发控系统方舱结构系统,为实现系统快速、可移动要求提供了技术基础;该系统经过工程使用,实现了新一代运载火箭快速简易测发控的目标。     

脉冲功率电缆的受力分析与结构优化北大核心CSCD

强电磁力是造成脉冲功率电缆损坏的主因,其限制了脉冲功率电缆的通流能力。对同轴电缆导体层的受力情况进行了仿真,探讨了电缆导体结构对脉冲功率电缆通流能力的影响。列举了使用过的一种同轴电缆,分析了该种电缆外导体层的受力情况和结构变化趋势,并讨论了试验结果。进一步对另一种结构的同轴电缆进行了分析和试验,认为其具有更好的抗电磁力能力,试验结果表明,其峰值电流达到208kA,通流能力达到6.9kA/mm^2,验证了这种电缆结构的优越性。     

基于四目系统的真实场景三维建模

为实现敦煌莫高窟文化遗产数字化保护,设计了一套基于四目系统的真实场景三维建模方法。针对双目立体视觉系统特征点匹配精度不高的问题,构建了一种四目立体视觉系统,并设计了与之相适应的高精度立体匹配策略,运用四目系统的冗余设计和自检验功能,可以获得高精度的空间点云数据。针对Delaunay三角化结果中不相关目标的错误连接问题,增加三角形边长分别在图像坐标系和世界坐标系中的约束条件,抑制错误三角形,该条件可根据点云数据分布特征自适应获取。该系统已被运用到莫高窟第172窟的三维重建中。结果表明:该系统可以重建多目标、深度变化大的复杂场景,172窟的有效点云为41 649点,三维建模时间约为0.5 h。