MFSK/FFH-MA系统参量优化设计

为使快跳多址(MFSK/FFH-MA)系统吞吐量达到最大,从优化系统参量的角度入手,分析了删除和硬判决两种译码信道模型下MFSK/FFH-MA系统的最优调制数M、分集数L、用户密度λ之间的关系;进一步研究发现,带宽受限时MFSK/FFH-MA系统参量(调制数M、分集数L、跳频频率数N)之间存在制约关系。优化结果表明,在两种信道模型下,当(M,L,N)约等于(G,log2G,G)时,MFSK/FFH-MA系统吞吐量达到最大,其中G为带宽扩展增益。     

基于能量收集的环境反向散射通信联合优化算法设计

针对环境反向散射通信系统,设计两跳无线信息和能量传输方案并基于能效最大化准则给出联合优化算法。源端配置多天线并采用最大比发送(Max Ratio Transmission,MRT)预编码方法,中继节点使用功率分流法以完成信息发送与能量收集。基于系统传输模型,对源端天线数和发送功率采用联合优化算法以得到系统最大能效。借助高信噪比近似法进行非凸向凸的转化以解决优化目标中非凸问题。此外,利用Lambert W函数得到源端天线数和发送功率联合优化的最优解。仿真结果验证了所提方案的有效性和正确性。     

一类模糊模型的结构优化问题研究

提出了将模糊模型统计信息准则（FSIC）、基于奇异值分解（SVD）的模糊模型结构分析、模糊规则删除与合并、参数估计等方法集成的模糊模型结构迭代优化。研究表明,将SVD引入到模糊模型结构分析、结合FSIC指导模糊规则删除和合并,可从模型结构精简化、模型拟合和泛化性能等方面综合地确定最优模型结构;文中提出了实用可行的基于聚类加权组合和多重模糊聚类的规则合并算法。该迭代优化方法已成功地应用于非线性函数逼近和航空煤油干点估计器的模糊模型构造。仿真结果表明文中提出的方法简单实用,优化的模型结构比文献中给出的模型结构更加精简。     

基于区间优化的神经网络全局优化方法

Hopfield神经网络被广泛应用于优化问题的求解中,而传统的Hopfield网络通常基于梯度下降法,此方法容易陷入局部极小而得到次最优解或收敛到问题的不可行解。另外,当用于训练网络样本的输入/输出数据无法精确给出,而只能以一定的范围的形式给出时,传统的神经网络学习方法就无能为力了。论文提出了一种基于区间优化的神经网络学习算法,可以很好地解决上面所提到的传统神经网络学习算法的缺点。     

磁悬浮带式输送机电磁结构优化

常规磁悬浮带式输送机采用永磁体和电磁铁组合的电磁结构,在磁悬浮支承力需求较高的工况条件下具有易发热、电流损耗大等问题。为解决该问题,提出了一种基于Halbach阵列的电磁结构。以电磁结构磁感应强度最大为目标函数,以电磁结构尺寸和磁感应强度分布范围为约束条件,建立了电磁结构优化数学模型。针对教与学优化(TLBO)算法用于求解电磁结构优化数学模型时容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的TLBO算法,该算法通过筛选引入新种群及改进教学阶段和互学阶段的学习方式,增强种群的多样性和搜索能力。测试结果表明,改进的TLBO算法的准确性和稳定性均优于标准TLBO算法。采用改进的TLBO算法对磁悬浮带式输送机电磁结构优化数学模型进行求解,得到最优电磁结构参数:Halbach阵列中单个永磁体高7 mm、宽9 mm,永磁体块数为7。实验结果表明,相同尺寸条件下,基于Halbach阵列的电磁结构最大磁感应强度相对基于永磁体的电磁结构提高了47.69%。     

多核机群下基于神经网络的MPI运行时参数优化

多核处理器的新特性给MPI应用带来了新的优化空间,其中调优MPI运行时参数被证明是优化MPI应用的有效方法.然而最优的运行时参数不仅与多核机群的体系结构有关,也决定于MPI应用的程序特征.提出并分析了一种在给定多核机群下基于人工神经网络的优化模型,用于自动为未知的MPI程序预测接近最优的运行时参数.两个不同基准的实验证明了本方法的有效性.实验证明,基于本方法得到的运行时参数所产生的加速比平均达到了实际最大加速比的95%以上.     

基于二次优化的随机优化算法结果的改进

统计研究发现,随机优化算法多次运行后的优化结果满足正态分布,且期望值更接近最优解。为此,提出一种基于统计学理论并结合牛顿法的二次优化方法来改进随机优化算法的求解结果,以克服将多次优化结果的平均值作为最优解时不能满足精度要求的缺陷。以遗传算法对4个经典测试函数的多次优化为例,分别运用平均法和二次优化法来综合其优化结果。多次实验表明,二次优化法在处理多次随机运行结果时,比平均法精度更高、稳定性更好。     

接地式三要素型动力吸振器的H∞优化

以一种接地式三要素型动力吸振器为对象,研究了基于H∞优化准则的系统参数最优解析解.首先,将串联型粘弹性模型引入到接地式的动力吸振器中,并建立了运动微分方程,得到了系统的解析解.随后,以系统的解析解为研究对象发现该系统存在着三个固定点,利用固定点理论将三个固定点调到了同一高度得到了动力吸振器的最优调谐比和最优刚度比设计公式,并依据H∞优化准则通过最小化幅频曲线的最大值得到了系统最优阻尼比设计公式.最后,通过数值解与解析解的对比说明了解析解的正确性,并证明了接地式三要素型动力吸振器有较好的吸振效果.     

信息迁移多任务优化共生生物搜索算法

针对现有共生生物搜索（SOS）算法只能求解单个任务，以及信息负迁移影响多任务优化（MTO）性能这两个难题，提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索（ITMTSOS）算法。首先基于多种群演化MTO框架，根据任务个数设置相应数量种群；然后各种群独立运行基本SOS算法，当某一种群连续若干代停滞进化时，引入个体自身最优经验和邻域最优个体以形成知识模块并将该模块迁移至该种群个体进化过程中；最后对ITMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验结果表明，ITMTSOS算法同时求解多个不同形态高维函数时均能快速收敛至全局极值解0，与单任务SOS算法相比，平均运行时间最多缩短约25.25%；而在同时求解多维0/1背包问题和师生匹配问题时，所提算法在测试集weing1和weing7上的最优适应值与目前测试集公布的最优结果相比分别提高了22 767和22 602，师生最优匹配差和平均匹配差的绝对值分别下降了26和33，平均运行时间约缩短了7.69%。     

移动性无线传感器网络吞吐量跨层优化

采用跨层优化方法,分析了移动性无线传感器网络点对点链路的吞吐量优化问题。首先推导出吞吐量的理论表达式;以最大化吞吐量为目标,采用一种基于分层优化的数学框架,分别得到物理层最优符号速率、最优调制星座体积和MAC层最优数据包长;在此基础上,通过联合优化物理层参数和MAC层参数实现了链路吞吐量的最大化;最后提出了一种基于节点间通信距离的自适应跨层优化策略。仿真结果表明,与传统的分层优化相比,跨层优化后链路的吞吐量性能得到了明显提高。     

基于粒子群优化的桥式起重机模糊PID控制

由于桥式起重机调速系统具有非线性特点,采用传统PID控制效果不佳,而模糊控制却能很好地改善非线性系统的性能,因此将二者相结合设计出了桥式起重机的模糊PID控制器。同时为了进一步改善控制器的性能,利用粒子群算法（PSO）的寻优特性对其参数进行优化,并通过 Matlab仿真与优化前的控制器以及传统 PID控制器进行对比,结果表明,采用粒子群算法优化后的模糊PID控制器动态性能更佳,具有超调小、调节时间短、适应性强的优点。     

PLC与变频器在桥式起重机控制系统改造中的应用

针对100/20t桥式起重机原控制系统在启动和调速等方面存在的问题,本文采用PLC、变频器及触摸屏控制技术对其电气控制系统的硬件结构和软件进行总体优化设计。实践表明,改造后的系统有效克服了起重机存在的缺陷,运行可靠,具有良好的工业应用前景。     

伪并行遗传算法及其在桥梁维修管理优化中的应用

遗传算法（Genetic algorithms,简称GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种全局优化概率搜索算法。但该算法有时存在着早熟现象,导致搜索过早收敛,无法得到全局最优解。为此,分析伪并行遗传算法的优缺点,探讨用伪并行遗传算法（pseudo parallel genetic algorithm,简称PPGA）求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并用于桥梁维修管理计划的优化。实验结果验证了该方法的有效性和GA相比,具有较快的收敛速度,为桥梁维修管理提出了新的方法。     

解析惠斯顿电桥在直流测量电路中的应用方程

在温度、力值、称重、应变等许多测量应用系统中,普遍采用惠斯顿电桥直流电路来实现非电量与电量的转换目的.如何准确、简单而快速地建立起所求电量的数学表达式以及该量值的大小,是电量测试过程中基本而重要的一个环节.为此,拟同一实例为模型,运用基本的线性电路分析方法,从不同的角度为切入点来逐一介绍数学模型的多种建立方法,因而得出"节点电位方程分析法"与"网孔电流方程分析法"的应用方程表达式.     

基于改进LSTM的桥梁传感器异常数据的检测方法

桥梁正常与否通常通过传感器来检测,但是庞大的数据量对于传统检测方来说存在很大挑战,因此提出基于长短期记忆模型循环神经网络(Long Short Term Memory、LSTM)的方法进行异常检测.首先利用小波变换与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis、SSA)对传感器数据进行预处理,之后利用两层LSTM对序列进行向量表示、逆序重构,利用贝叶斯优化算法对LSTM网络进行参数优化,最终通过极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate、MLE)对该段序列进行异常得分估计,最终通过学习异常报警阈值实现时间序列异常检测并发现潜在异常.采用桥梁某部位的应变数据、风速数据与振动传感器数据进行仿真实验,验证了所提方法相比其他传统方法具有更高的精确性.     

桥式起重机智能定制与报价系统开发

通过长期对桥式起重机结构和企业需求的分析研究,将快速智能设计与智能报价两者相结合。以VB6.0为编程工具,Access为数据支撑,运用模块化与参数化技术,二次开发技术以及基于混沌遗传算法的主梁优化设计等关键技术。开发了桥式起重机智能快速定制与报价系统。该系统可根据用户定制参数进行设计计算、优化设计以及快速报价,为企业快速响应用户需求、缩短产品设计周期、降低企业设计成本奠定了技术基础,其对桥式起重机的长期发展具有深远影响。     

异步非透明PCI-PCI桥的应用研究

阐述了异步非透明PCI-PCI桥的基本原理，分析了使用通用PCI-PCI桥进行系统设备扩展所存在的问题，并针对这些问题，给出了不同应用的解决方案，讨论了使用异步非透明桥扩展系统的性能。理论分析和实际应用表明异步非透明PCI-PCI桥可以满足各种应用需要。     

THE ADVENT OF CRYPTOLOGY IN THE GAME OF BRIDGE

The surprising discovery that information can be passed both covertly and legally between bridge partners has added a new dimension to the theory of this popular game. In this paper some of the methods are sketched and their cryptologic foundation is described.     

基于MEMS的微电容式无线加速度传感器的研究

介绍了一种基于MEMS技术制作的微电容式无线加速度传感器的设计与实现。研究了无线加速度传感器的整体设计方案,给出了硬件电路设计和软件设计过程,并实现了原型产品的调试与制作。为验证原型产品的有效性,将其安装在实际桥梁上进行振动测试,给出了数据分析计算结果。     

基于Abaqus的高速列车车体传热系数仿真优化计算

以静止状态下某高速列车车体为研究对象,将其复杂的内外热交换系统简化为车体壁和冷桥两部分,运用Abaqus仿真计算得到整车传热系数;与相似设计的动车组车体实验结果对比可知仿真结果合理可靠.编写Python脚本实现在Abaqus后处理中显示车体壁传热系数K值云图的功能,以便于指导车体结构的优化设计;根据车体的原始设计并将选材成本考虑在内,提出的三种车体结构优化方案,使得整车传热系数降低10%.