基于遗传算法的升力体外形优化设计

升力体由于低热流率再入物理特性和高效的内部容积利用率，是高超声速飞行器气动外形的一种典型布局.文章对升力体飞行器进行参数化数值建模，并提取其表征外形的参数作为设计变量，综合考虑飞行器再入过程中的气动力、气动热、容积利用率及稳定性等性能指标.运用多目标混合遗传算法对升力体进行了多变量、多约束下的气动外形优化设计，获得了再入飞行器外形的最优Pareto解.数值模拟结果表明，典型状态下最优Pareto解与CFD结果相差12%，验证了优化结果的准确性.      

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

螺旋形超导带材的直流冲击实验研究

基于超导直流电缆应用,针对第二代高温超导带材Re BCO开展了直流冲击实验。首先,通过改变冲击条件(冲击电流大小和持续时间)得到带材的耐直流冲击特性,确定可保证带材性能完好的最大冲击电流幅值(安全电流)及其相应冲击时间。随后,针对实际电缆中超导带材是以螺旋形态缠绕于支撑管上,设计实验研究超导带材螺旋角和螺旋直径对其临界电流和耐冲击特性的影响规律,发现带材所能承受的最大冲击电流幅值随冲击作用时长的增加而逐渐下降、过大的螺旋角和过小的螺旋直径均会对带材造成损伤,影响其通流能力。上述研究结果为电缆的后续设计和制造提供了必要的参考依据。     

TDD模式下无小区大规模MIMO系统的导频干扰抑制

为了缓解无小区大规模MIMO系统的导频干扰、提高系统性能，提出了一种综合导频复用、AP选择和功率控制的导频干扰抑制策略。首先，提出了基于用户距离排序的导频分配，合理地避免了两个距离较近的用户复用导频，以减少导频干扰的影响。然后，通过分析系统吞吐量表达式中的影响因子确定AP选择的标准，只选择对用户的宏分集增益有主要影响的AP作为用户的服务AP。最后，提出了一种改进的最大最小功率控制算法，提高系统平均吞吐量。仿真结果显示，提出的导频干扰抑制策略有效地减轻了导频干扰带来的性能损失。     

可燃性冷媒R32泄漏速度对室内安全性的影响研究

R32制冷剂具有良好的热工性能,但是由于R32具有可燃性,应从其泄漏时安全性的角度进行研究。采用实验研究的方法,研究了家用多联机空调系统在室内泄漏时,R32制冷剂不同的泄漏速度对室内各水平面的安全性的影响。结果表明:当泄漏速度为15～90L/min时,各监测平面的R32浓度值都会超过可燃上限(UFL)31.0%。在0.15和1.15m平面,泄漏速度在45L/min附近时,室内安全性最低,泄漏速度较快和较慢都有更高的安全性;在2m平面,泄漏速度在15L/min附近时,室内安全性最低,泄漏速度越快安全性越高。当泄漏速度较快时,各个平面安全性都较高;当泄漏速度较慢时,在1.15和2m较高的平面安全性较低,在0.15m较低的平面安全性较高,总体来说泄漏速度越快室内安全性越高。     

基于多波长类噪声脉冲的掺铒光纤激光器

报道了一种基于多波长类噪声脉冲的被动锁模掺铒光纤激光器。采用980 nm半导体激光器作为泵浦源，2.5 m长的掺铒光纤作为增益介质。锁模机制为非线性放大环形镜(NALM)。通过自相关迹证明输出脉冲为类噪声脉冲。该类噪声脉冲的光谱3 dB带宽可达17.2 nm，边模抑制比为47.7 dB，重复频率为5.434 MHz，单脉冲能量为7.9 nJ。为了实现平坦的多波长输出，在NALM结构中加入Sagnac环干涉仪，获得了最大波长数为5的平坦多波长类噪声脉冲，平坦度为1.995。     

Fixed points of multivalued quasi-nonexpansive mappings using a faster iterative process

In this article, we prove some strong and weak convergence theorems for quasi-nonexpansive multivalued mappings in Banach spaces. The iterative process used is independent of Ishikawa iterative process and converges faster. Some examples are provided to validate our results. Our results extend and unify some results in the contemporary literature.     

多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集

多粒度粗糙集和决策论粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,目前已成为人工智能研究的热点.然而,它们大多处理的都是单值信息系统中的问题.而实际生活中绝大多数都是处理多值问题,为了解决这一问题,在多集值信息表中将多粒粗糙集与模糊决策论粗糙集相结合进行研究,提出了其在乐观,悲观情形下的上下近似,研究了一些相关性质并给出了多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集精度、粗度的概念,最后通过一个具体例子验证其有效性.