基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

一步电沉积制备Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极及用于构建非酶葡萄糖传感器

采用恒电位法将镍铝水滑石、壳聚糖和碳纳米管一步电沉积在电极表面,构建了一种新型的非酶葡萄糖传感器。对制备的Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极进行了表征,并对其传感性能进行了电化学测试,结果表明该修饰电极对葡萄糖的氧化展现出优秀的电催化性能。在优化条件下,其线性范围为10μM-5.85m M,灵敏度为1.056 m A·m M-1cm-2,其最低检测限为1μM(三倍信噪比)。该传感器具有灵敏度高、重现性好、稳定性高以及抗干扰能力强等特点。     

温度对碳纳米管增强纳米蜂窝镍力学性能的影响

选取含质量分数为5.22‰碳纳米管(CNT)为代表,通过分子动力学(MD)研究了温度对纳米蜂窝镍(NNHC)和CNT增强纳米蜂窝镍(CRNNHC)在径向拉伸、径向压缩、轴向拉伸和轴向压缩下力学性能的影响。结果表明,NNHC和CRNNHC的弹性模量(E)和最终应力(σu)对温度较为敏感,都随温度升高呈近似线性下降。相比于NNHC,不同温度下CNT的添加对CRNNHC径向力学性能的增强效果并不明显,而对其轴向力学性能则起到了良好的增强作用。CRNNHC轴向拉伸与压缩时的弹性模量提升幅值分别为6.4%～10%与9%～12%,最终应力提升幅值分别为1.5%～5.3%与10%～14%。研究表明,不同温度下CRNNHC沿轴向变形的力学性能普遍要优于沿径向变形的力学性能,也预示着轴向变形时CNT被破坏前吸收的能量相对较多。     

基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法

在高维多目标优化中, 不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF), 而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms, MOEAs) 在处理不同的优化问题时普适性较差. 为了解决这个问题, 本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based many-objective optimization evolutionary algorithm, R2-RVEA). R2-RVEA基于Pareto支配选取非支配解来指导种群进化, 仅当非支配解的数量超过种群规模时, 算法进一步采用种群分解策略和R2指标选择策略进行多样性管理. 通过大量的实验证明, 本文提出的算法在处理不同形状的PF时具有良好的性能.     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配

曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离矩阵来描述曲线;然后通过子矩阵的方法来匹配曲线。精确匹配阶段首先采用同心圆划分的方法描述曲线;然后通过两条曲线同心圆描述集的差异度度量函数来度量他们的相似性。算法不仅具有平移、旋转、缩放不变性,而且具有较强的鲁棒性,可用于遮挡物体的匹配以及基于轮廓的图形拼接。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

遗传算法在智能车控制器参数寻优中的应用

研究智能车控制器优化设计问题,由于控制器参数不准确,引起控制误差.为解决上述问题,根据智能车的运动学模型,设计出智能车轨迹跟踪控制律.采用遗传算法对控制律参数寻优,利用逆推(Backstepping)方法,在搜索空间里获得全局最优解.最后利用提出的遗传算法对控制律参数优化方法,通过智能车对圆周轨迹的跟踪仿真,证明了智能车在遗传算法对该控制律参数寻优下,能够实现对给定轨迹的全局渐近跟踪,获得了较好的控制效果.验证了遗传算法对智能车控制器参数寻优的可行性和有效性.     

三相四线制谐波电流检测的改进方法及仿真

关于检测低压配电系统的研究,以瞬时无功功率理论为基础,针对不对称的三相四线制系统谐波电流检测,提出改进的p-q法,在求解瞬时功率时未使用clarke变换,而是使用有功功率矢量法来求解谐波电流.通过matlab仿真将改进的谐波电流检测方法与传统的p-q法进行仿真,验证了方法能够有效的检测出不对称的三相四线制系统中的谐波电流.仿真结果表明改进方法的检测效果在检测速度和精度方面均有明显的提高.