基于电涡流传感器的硬币辨伪系统的设计

根据壹元真、假硬币不同的物理特性和电涡流传感器的性能特点,针对壹元硬币,提出一种基于电涡流传感器的简易辨伪系统。其主要通过硬币的材质和厚度辨认真假,当不同性质的硬币通过时,传感器的电感不同,则被测信号的频率不同。实验结果表明,该系统可以实现真、假硬币的快速鉴别、真硬币的个数显示和假币报警等功能,且电路简单。     

基于滚动时域优化的机场起降动态调度

为了减少作战时军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻产生的偏差,提出一种基于滚动时域优化原理的动态机场起降调度策略,分析军用飞机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束。对进入每个预测窗口内的飞机队列,以加权提前/延误时间和最小作为目标函数,将军用飞机起降调度模型转换为带到达时间的单机加权E/T调度模型。设计一种针对自然数域的离散粒子群算法,并应用该算法进行模型求解。通过仿真实验确定了算法的参数,仿真结果说明了模型和算法的有效性。     

快速电磁计算软件包设计与应用

描述了快速电磁计算软件包的设计思想,展现了软件包结构和工程计算结果,并且验证了软件包有效性和通用性,也展现了时域积分方程快速算法的优点。     

基于智能垃圾桶的垃圾分类动态收运路径优化问题研究

针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。     

基于运动矢量场时空滤波的车辆检测算法

基于计算机视觉的车辆检测系统是智能交通系统的基础部分,以实时获取的视频图像为基础,通过计算机视觉的有效算法,可实现对视频中的车辆目标进行位置检测;现有车辆检测算法存在复杂度较高和检测不准确的缺陷;提出了一种基于运动模式分类和运动矢量场滤波的车辆检测算法,在计算复杂度较低的条件下实现了车辆检测,对干扰遮挡和较小目标等情况,有较好的检测效果。     

基于SVM和GA-SVM的NIR光谱柑橘产地鉴别模型研究

为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)SVM(GA-SVM)。该算法结合基因优化选择,对SVM算法进行了改进,实验结果显示,采用GA-SVM对16个地区柑橘样本开展NIR的产地鉴别,能得到比SVM更高的识别率。     

基于FDTD的橡胶粘接质量的脉冲太赫兹检测方法研究

橡胶材料是一种高性能密封优质材料,但在密封时时常出现橡胶-基体粘接不良的缺陷.针对橡胶密封件缺陷的检测,太赫兹无损检测技术具有安全、有效、非接触及抗干扰等特点,相比于其他检测方式具有极大的优越性.基于时域有限差分法对预制空气隙脱粘缺陷的橡胶-基体粘接件进行仿真数据分析,并与太赫兹时域光谱系统的检测成像结果进行对比分析.首先,将所需多种介质光学参数、橡胶-基体脱粘件多层介质三维模型输入到时域有限差分系统中,建立橡胶-基体脱粘缺陷件几何模型并对脱粘件进行仿真分析;其次,应用太赫兹时域光谱系统(T H z-TDS)对脱粘缺陷件进行检测,得到缺陷件的成像效果图,定性分析缺陷信息;最后,应用时域有限差分仿真与THz-TDS技术对缺陷样品的检测结果对比分析,对仿真得出的飞行时间特性曲线与实际测量得出的结果进行比较,结果表明仿真缺陷分析实验缺陷检测所获得的飞行时间数量级相同,说明时域有限差分法可以很好的应用到橡胶-基体粘接缺陷的无损检测中.     

基于FPA-VVRKFA的手势表面肌电信号识别

表面肌电(Surface Electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了人体肌肉的活动情况,其作为一种便捷的无侵入式肌电检测方法,被广泛地应用于人体动作识别领域.针对表面肌电信号的手势识别问题,提出了一种基于时域特征和向量正则核函数逼近方法(Vector-Valued Regularized Kernel Function Approximation,VVRKFA)的手势识别方法.首先,对MYO臂环采集到的sEMG数据进行活动段检测以提取出活动段;随后,从活动段信号中提取平均绝对值、波形长度、过零点数、均方根和Willison幅值等五个时域特征;最后,应用VVRKFA分类器对提取到的sEMG进行分类识别,同时采用花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)优化分类器参数以保证最佳分类能力.实验结果表明提出的方法在手势动作模式识别上取得了较高的准确率.     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

多馈入交互作用因子MIIF计算方法比较

多馈入交互作用因子被用来描述多馈入系统中各直流系统间的相互作用程度.目前,多馈入交互作用因子计算方法主要有4类,分别是时域仿真法、阻抗法、灵敏度法及考虑直流外特性的阻抗法.本文首先对多馈入交互作用因子及其计算方法进行较深入地分析,特别对阻抗法进行了完善.然后以1个两馈入系统和1个36节点交直流系统为测试平台,对4类方法的计算结果进行比较和评估,分析4类计算方法的优势、不足及适应性.在此基础上,为电力系统不同的应用场景推荐合适的方法.