闭合B样条曲线控制点的快速求解算法及应用

为了提高求解闭合B样条曲线控制点的速度,提出了一种基于专用LU分解的求解算法。根据控制点方程组系数矩阵的特点,参照追赶法的LU分解,构造了分解后的、矩阵的结构。基于这两个矩阵的结构特征设计了专用的LU分解方法,具有较少的存储空间和计算量。在此基础上,根据追赶法的原理,设计了闭合B样条曲线控制点的快速求解算法。通过数值实验和在等值线光滑中的实际应用,表明了该算法的可靠性和有效性。     

混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．     

基于信息势能的鲁棒估计器及其在同时定位与地图构建问题中的应用

提出了一种基于信息势能鲁棒估计器来解决机器人室内的同时定位与地图构建（SLAM）问题．结构化的室内环境可以用线段近似表示．然而动态环境中,测距传感器测得的数据通常湮没在大量的噪声信号中．本文采用“分割与合并”（split—and．merge）方法进行线段的分类,根据信息势能的性能指标衡量每个采样数据对该线段的信息贡献量．按照信息优化理论设计估计器,选择信息量贡献大的样本点作为信息内点提取线段参数,构建局部地图．采用粒子滤波器进行地图及机器人路径的更新．采用递推的方法估计信息势能,降低了对样本点的信息量贡献做估计时的复杂度．仿真和实验结果证明,本文所提出的方法具有较强的鲁棒性,提高了SLAM策略的准确性和实时性．     

运输机起飞性能试飞测试技术

运输机进行局部改装后,其结构和气动外形发生了变化.起飞性能是飞行试验中一项重要考核项目,通过构建基于地面光电测试和机载影像测试的综合测试系统,对飞机起飞过程中一台发动机停车情况下的两种处理方式(即中断起飞和继续起飞)进行试飞测试,精确获取飞机的运动参数.通过对实测参数、运动影像以及机载信号量等信息比对分析,得出试验结果...     

基于混合类电磁机制算法的混沌系统控制与同步

混沌系统控制与同步可通过优化方法设计控制律引导混沌系统轨道来实现．类电磁机制优化算法（EM）是模拟电磁场带电粒子间吸引一排斥行为机制的一种启发式搜索方法,目前还尚未在混沌系统控制与同步问题中得到应用．本文提出一种混合类电磁机制优化算法（HEM）用于求解该优化问题,该方法采用修改的类电磁机制算法（REM）与差分进化算法（DE）相融合平衡算法对解空间的全局探索和局部开发能力,基准函数测试表明混合算法改善了全局搜索能力及求解可靠性．在此基础上,采用HEM算法引导混沌系统的轨道,搜索施加于系统的小扰动使其轨迹在短时间内跟踪到目标区域;再将混沌系统的同步问题转化为在线轨道导引问题,采用HEM优化算法解决．通过典型离散Henon映射为例,数值仿真结果表明了该方法是解决混沌系统控制与同步的一种有效方法．     

基于弯曲振动粘度动态测量技术分析

通过求解流体流动时载流振动管弯曲振动方程,得到流体质点所受外力的动态方程.分析振动管弯曲振动能耗与流体质点受外力做功的关系,推导出流动流体在振动管做弯曲振动时的损失能耗量、流体流速和流体动力粘度的关系,从中分析流动状态下流速对粘度测量的影响,并通过实验验证了所得结论.     

基于GL Studio的无人机地面站天线控件设计与实现

为了实现良好的人机交互,并对无人机宽带数据链进行实时直观地监控,搭建了基于GL Studio的无人机地面站天线控件,并详细介绍了其设计开发原理和方法.GL Studio生成的地面站控件不仅具有良好的可移植性,而且还可以与多种软件开发平台实现很好的融合.     

基于VxBus模式的多串口卡驱动程序的设计

介绍了嵌入式操作系统VxWorks 6最新设备驱动模式VxBus的原理,分析了在该驱动模式下多串口扩展卡的驱动程序开发过程,设计并实现了基于共享中断的驱动程序.     

基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题

无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.     

基于复杂性科学基本概念的MAS涌现性量化研究

在MAS(Multi-Agent System)领域,面向涌现的MAS研究将MAS看成一类特殊的复杂系统,其关注点是MAS宏观层面的涌现性问题.这类研究需要借用复杂性科学研究中的一些基本概念描述、阐述MAS涌现性研究中的问题.文中着重对几个常用的基本概念及其量化研究做一概览,以深化对它们的认识,并结合这些概念及其量化研究在MAS涌现性研究中的应用特点,阐明它们对面向涌现的MAS研究的作用,以促进进一步的研究.这些概念包括复杂性、混沌边缘、自组织、涌现、适应和进化等.