第一类Dirichlet边界下空间四阶时间多项变阶分数阶慢扩散方程初边值问题的差分方法

研究求解第一类Dirichlet边界条件下空间四阶时间多项变阶分数阶慢扩散方程的差分方法.首先,应用降阶法将原方程转换为等价的低阶方程组.然后在特殊点处考虑此方程组,并对所得方程两端同时作用平均值算子.通过巧妙定义平均值算子,对边界条件进行处理,使所得差分格式全局上达到收敛阶O(τ2+h4),其中τ和h分别是时间步长和...     

基于改进支持向量机的飞机空气循环系统仿真模型及故障分析

为了有效地识别飞机空气循环系统组件是否发生故障,区分故障类型,并作出对应的维修策略,提出一种基于改进支持向量机的飞机空气循环系统故障诊断方法;首先建立飞机空气循环系统仿真模型,然后将支持向量机运用于飞机空气循环系统,引入蚱蜢优化算法、位置随机偏移机制和模拟退火算法,对支持向量机进行参数优化,最后参考最优参数对飞机空气循环系统仿真模型进行训练。结果表明,建立的飞机空气循环系统仿真模型可以模拟不同情况下飞机空气循环系统主要组件的出口温度以及故障发生时的出口状态,加入蚱蜢优化算法等优化方式的支持向量机系统达到了简化调节参数、加快收敛、提高收敛精度的目的,可以根据多样本数据进行训练,完成故障分析。     

基于MOPSO的石墨烯/磁性粒子混合填充多层吸波材料优化设计

本文研究了基于多目标粒子群算法(MOPSO)的石墨烯/磁性粒子混合填充多层吸波材料的优化设计.首先,基于电磁场理论推导了多层吸波材料的反射系数,并定义了兼顾宽频带、宽角度和极化无关特性的吸波性能以及磁性粒子填充量这两个相互矛盾的子目标的表达式.进而,以石墨烯纳米片(GNS)/片状羰基铁颗粒(FCI)混合填充吸波材料为例...     

基于聚类的多样本复发拷贝数变异检测算法

拷贝数变异是人类基因组中一种重要的结构变异类型.不同样本中相同区域出现的拷贝数变异称作复发拷贝数变异.研究表明,复发拷贝数变异与人类复杂疾病紧密关联.提出一种基于聚类思想的多样本复发拷贝数变异的检测算法,该算法首先提取两种与复发拷贝数变异密切相关的特征:即多样本中每个位点的拷贝数变异比率和拷贝数变异幅度均值,然后利用聚...     

基于熵权-TOPSIS的多能互补联供系统优化配置研究

基于农村居民用能需求,研究生物质能、太阳能及空气能互补的分布式供能系统的最优容量配置．选取环境、能耗与经济三方面评价指标最大值为多目标优化函数,内燃机、厌氧发酵罐、光伏系统和空气源热泵的容量为决策变量,采用改进的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),利用熵权-优劣解距离(TOPSIS)法求解系统最佳容量配置．多目标优化结果表明,随着种群数和繁衍次数的增多,结果越具有优势;当环境、热力和经济权重取值相同时,最优配置方案下系统的综合性能指标由优化前48.4%增至优化后53.0%,二氧化碳减排率由103.25%增至108.43%,一次能源节约率由12.74%增至32.79%,费用年值节省率由29.34%减至17.89%.     

增材制造中填充方式研究综述

对增材制造(3D打印)模型数据处理中分层线框轮廓的填充方式进行综述．针对不同的适用场景,将常用的3D打印工艺按照填充方式分为按路径连续填充和按需式阵列填充,对这两类填充方式进行了分析和对比．按路径连续填充的路径规划方法主要包括平行线填充路径、轮廓偏置填充路径和混合填充路径,按需式阵列填充的算法主要包括扫描线填充算法、边界标志填充算法、种子填充算法和扫描线种子填充算法．同时针对前沿的3D打印中的填充方法,结合具体实例阐述了多自由度的空间填充方法、多方法集成的填充方法和非均质零件的填充方法,并指出了3D打印填充方法的改进方向．     

基于DQN的机场地服人员动态排班研究

针对在繁忙机场的地面服务人员动态排班问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的排班方法．首先以最大化任务执行率和最小化员工工作时间作为目标,建立了优化模型;然后根据目标提出了两种不同的排班方法,进而采用DQN算法,根据生成的航班动态数据,提取6个状态特征作为网络的输入,并拟定合适的奖励机制,使得训练后的模型能够动态地选择最好的分配方法,最终对模型进行求解．将该方法应用在连续7 d的实际排班中,实验结果表明：与人工排班结果相比,该方法平均每天的任务完成数增加了0.43个,员工的总工作时长减少了53 min,DQN的排班结果具有明显优势,提高了机场地面服务的工作效率．     

考虑运输时间的紧前约束下柔性作业车间调度

针对紧前工序对机床主件制造车间生产调度的影响,结合运输时间分析紧前工序的四种表现形式,建立各形式紧前工序约束模型．引入模糊运输时间的概念,利用三角模糊数确定确切的工件运输时间,构建考虑运输时间的紧前约束下的四目标柔性作业车间调度模型,设计基于勾股模糊前景值的最优觅食算法求解该调度模型．算法中将勾股模糊数与前景理论结合,将目标函数值映射为模糊数,利用基于直角三角形形心的距离测度评估模糊信息,基于距离测度体现个体选择时的偏好,通过双理想参考模糊数前景值函数获取综合前景值判断非劣解质量,引导最优觅食算法进化．通过算例、实例测试和真实生产案例仿真验证了所提算法性能强于四个经典的多目标智能优化算法．     

基于改进量子遗传优化支持向量机的配电网故障分类

针对传统方法在解决现代配电网故障分类时存在的求解速度慢、分类精度差的问题,提出一种结合量子遗传算法的支持向量机配电网故障分类方法。首先采集故障信号并进行S变换处理,将处理结果的均方根与均值作为特征量,以提高特征量辨识度;其次在量子遗传算法的种群更新策略中引入自适应动态旋转角,避免算法在早期陷入局部收敛,增加算法的调参精度。以IEEE33节点配电网模型为研究对象的实验结果表明,所提的特征量提取方法有效提高了支持向量机的故障分类精度,改进后的量子遗传算法通过为支持向量机寻到更优参数从而进一步提高了故障的判别精度和分类速度,验证了方法的有效性与准确性。