面向绿色智能制造的高维多目标动态作业车间调度优化

在当前环境问题日益严峻情况下,绿色智能制造受到广泛关注。在动态柔性作业车间基础上考虑不同机器状态下的能耗情况、机器使用节能方法,构建以极小化总能耗、最大完工时间、机器总负荷和产品质量稳定性为目标的高维多目标绿色动态柔性作业车间调度模型,并设计改进的灰狼优化IMOGWO算法求解该问题。首先,采用反向学习初始化种群策略,以扩大种群多样性;然后,依据多目标问题和标准GWO算法的特点提出多级官员领导机制,并引入POX交叉和逆序变异算子;最后,改进精英保留策略用于多目标优化算法。为证明算法的有效性,设计两组仿真实验分别对三种算法进行比较。实验结果表明,运用本文改进的IMOGWO算法求解多目标问题有更好的收敛性和分布性。     

资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化

许多森林火灾由于救援资源受限而不能在第一时间扑灭,导致火灾扩大蔓延,进而造成更大的森林资源损失。因此,在救援资源受限情形下,如何对消防救援车辆进行合理的调度安排以快速和低成本地扑灭火灾已成为亟待解决的现实问题。本文研究了一类资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化问题,为该问题构建了多目标混合整数非线性规划模型,优化目标为同时最小化总灭火救援时间和救援车辆总行驶距离。为有效求解该问题,首先将上述非线性模型等价转化为线性模型。然后提出ε-约束法和模糊逻辑相结合的算法对问题进行求解。最后,以大兴安岭山发生的火灾案例和随机生成仿真算例对模型和算法有效性进行验证,结果表明所提出的模型和算法能够有效解决资源受限下森林火灾应急救援问题,并为决策者提供最优的消防调度方案。     

实现中专物理教学目标之我见

随着中专教育的发展,学校的生源、教学的课时和培养目标等等都发生了变化,中专教育的改革也就近在眉睫.在全面推进素质教育,提高教学质量的今天,如何发挥每门课程的作用,达到什么样的教学目标,是每位任课教师应该慎重考虑并付诸实施在教学中.本文根据中专物理课程的特点,论述在整个物理教学过程中,实现几个重要教学目标的做法和体会.     

面阵CCD用于目标亮度的测量

介绍采用专用ＣＣＤ摄像机获取信号、微机控制和处理数据的远场亮度分布测量系统，并给出实验结果。     

新型动态多光学目标模拟装置研究

介绍了多光学系统观测平台的检测方法现状,列举了现有检测用光电靶标的局限性。叙述了动态光学靶标的功能原理,提出一种新的检测设备,即双光源动态光电目标模拟装置的设计方案。并对其进行了理论分析和可行性论证。着重对坐标变换过程进行了演算,证明基准转换的正确性。结合理论基础和现有的工程设计经验,论述了该新型双光源动态光电目标模拟装置的工程化设计方案。最后对该设计方案的最终精度进行了分析,验证了该设计方案可以满足多光学系统观测平台的综合检测和标定需求。     

平面上方二维介质目标对高斯波束的电磁散射研究

基于矩量法、互易性定理及镜像理论,提出了一种新的混合方法用于研究水平分界面上方二维介质目标对垂直入射高斯波束的差值散射场.应用镜像理论,介质水平分界面可被原始目标相对于该分界面的镜像目标所替代,从而给出散射问题的等效模型.在等效模型中,应用矩量法求解了原始目标及镜像目标对高斯波束的散射场,同时结合互易性定理得到了原目标与其镜像目标之间的耦合散射场.数值计算结果与相关文献方法及MoM所得结果进行了比较,验证了该混合方法的有效性. 关键词： 互易性定理 电磁散射 高斯波束 二维目标     

方位角预测目标跟踪系统的研究

为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。     

基于免疫模板聚类的模糊中波红外图像目标提取

借鉴生物先天性免疫与适应性免疫的协调作用机制,综合考虑中波红外图像的光谱成像机理和频域模板统计特征,提出一种免疫模板聚类目标提取算法。借鉴先天性免疫对抗原表面分子模式的识别作用,以最大类间方差,将模糊中波红外图像初分割为目标像素集、背景像素集和模糊像素集;借鉴先天性免疫的特征提呈作用,提取中波红外图像模糊像素的频域模板特征,将图像的像素灰度特征空间映射为频域模板特征空间;基于提呈得到的模板特征,对模糊像素集进行适应性免疫聚类,将模糊像素划分为目标像素或背景像素。用手部痕迹的模糊中波红外图像进行实验,并与经典边缘检测模板法和传统区域模板法进行了效果比较和定量评价,结果表明免疫模板聚类算法的目标提取率、与参考标准的重合度、绝对误差率均优于现有模板方法,能够有效实现模糊中波红外图像的目标提取。     

基于6S模型的遥感影像逐像元大气纠正算法

大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。     

货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。