基于最优化思想的磁流变抛光驻留时间算法

基于最优化思想研究磁流变抛光驻留时间算法。将驻留时间反卷积运算变换成矩阵运算,以实际加工要求为约束条件,建立关于驻留时间的最优化数学模型,利用最小二乘逼近和最佳一致逼近数学解法器对优化模型进行数值求解。仿真结果显示:该算法收敛幅度大,计算效率较高,所求解满足数控加工要求。在自行研制的磁流变抛光机床上进行抛光实验,对有效口径为50 mm的圆形平面工件,经过4.7min抛光,PV值从0.191λ降至0.087λ,收敛54.5%,RMS值从0.041λ降至0.010λ,收敛75.6%。     

最优化方法在物理实验中的应用

最优化问题在物理实验中大量存在,通过对实验方案、测量方法、仪器选择及使用、数据和误差处理等方面进行最优化的研究,在最有利情况下进行实验,能够使效率更高、结果更准确。     

不可压缩Navier-Stokes方程最优动力系统建模和分析

研究了同时满足任意速度边界条件和速度不可压条件的Navier-Stokes方程最优动力系统的建模方法.通过对方柱绕流问题的最优动力系统的建模与分析,发现该最优动力系统的动力学特性为极限环.同时,该最优动力系统仅使用了三个最优基函数就很好地描述了所有主要的流场特征和该问题的动力学特性,故满足任意速度边界条件和速度不可压条件Navier-Stokes方程最优动力系统的建模方法,能够用最少的基函数最大限度地描述复杂流体问题及其动力学特性.     

A-线性Bregman 迭代算法

线性Bregman迭代是Osher和Cai等人最近提出的一种在压缩感知等领域有重要作用的有效算法.本文在矩阵A非满秩情形下,研究了求解下面最优化问题的线性Bregman迭代:min u∈R~M{‖u‖_1:Au+g}给出了一个关于线性Bregman迭代收敛性定理的简化证明,设计了一类A~-线性Bregman迭代算法,并针对A~+情形证明了算法的收敛性.最后,用数值仿真实验验证了本文算法的可行性.     

非线性约束优化问题的混合粒子群算法

把处理约束条件的一个外点方法和改进的粒子群优化算法相结合,提出了一种求解非线性约束优化问题的混合粒子群优化算法.该方法兼顾了粒子群优化和外点法的优点,对算法迭代过程中出现不可行粒子,利用外点法处理后产生可行粒子.数值实验表明了提出的新算法具有有效性、通用性和稳健性.     

应用正弦型拓展函数求解整数规划问题

整数规划等有关离散变量的优化问题由于它的不连续和非光滑劣性,一直是最优化问题的一个难点.本文通过引入具有良好光滑性的正弦波型函数、增加约束条件以消除整数限制,把整数规划问题转化为无整数约束的一般非线性规划问题.新问题可以采用一般解决连续可微问题的方法,如Lagrange乘子法、Ja-cobian法或建立Kuhn-Tucker条件的方法求解.作为实例,本文应用已经发展的新方法求解了一个简单的整数规划问题以证实方法的有效性.     

一个无参数的填充函数算法

自从1990年Ge R.P.教授在文章【A Filled Function Method for Finding a Global Minimizer of a Function of Several Variables[J].Math.Programming,1990,46:191-204】中提出了求全局最优化的填充函数算法以来,此类算法的有效性一直受到调整参数的困扰,在上述文章最后他也期待出现无参数的填充函数.作为一种尝试,本文提出了一种新的无参数的填充函数,并在此基础上,构造出一个无参数填充函数算法.数值试验证明该算法是有效的,同时与已有的填充函数算法比较具有计算量小的优势.     

空间光学成像系统波像差的位相差异估计方法

针对传统光学设计和校正手段无法有效消除空间光学成像系统在轨工作时受各种因素影响使像质变差的问题,提出把均匀设计的思想引入位相差异波前传感技术,对系统在轨工作时的波前畸变进行估计.从而实现了对系统波像差的全局优化估计,放宽了波像差的估计范围,易于实现并行化.通过仿真实验发现,该方法正确估计率高,抗噪声能力强,是进行空间光学成像系统波像差估计的有效方法.     

大尺度分层介质电特性参数的反演方法研究

针对大尺度分层介质电磁场散射回波数据, 提出了一种用于分层介质特性参数反演的新方法, 实现了分层介质的介电常数、电导率和介质厚度的同时反演. 方法首先将这些参数的反演转化为最优化问题进行求解, 然后应用模拟退火算法搜索最优解, 充分利用算法的全局寻优能力, 同时改善了算法的搜索控制策略, 使算法在最优解的搜索过程中可以自适应地调整搜索步长, 提高了算法的搜索效率. 结果表明, 本文方法可以实现大尺度分层介质特性参数的准确反演, 且具有较强的抗噪声能力. 该方法可以应用于火星/月球 雷达探测回波数据的反演以及地下分层结构特性的分析. 关键词： 电磁散射 分层介质 模拟退火算法 最优化     

Computational imaging technology for high-sensitivity space-image acquisition

Acquiring deep-space images with high spatial resolution and sensitivity is important for space-debris surveillance and early warning. We propose a novel computational imaging （CI） method for high-sensitivity image acquisition in this letter. The proposed approach introduces CI into image formation. The proposed capturing process conducts minor modifications for cameras to encode more desirable information during capture, which is practical for hardware implementation. The latent image is reconstructed by formulating a recovery problem into an optimization problem, which is solved with iteratively reweighted least square technique. The experimental results clearly show the effectiveness of the proposed method.