战斗机攻击过程的建模与仿真

建立了人-机-武器系统的数字模型,利用计算机仿真技术,从战术与技术相结合的角度,对战斗机攻击的全过程进行了动态仿真和效能评估.     

ERP过程建模与仿真优化技术

过程仿真是对企业过程模型进行动态分析的重要技术手段。从企业整体运作过程出发,研究基于过程模型的仿真技术在企业体系改造、体系重构或新体系建设的应用,探索企业业务流程模型通过过程建模系统实现到ERP系统映射的方法。为企业过程建模、优化企业业务流程、业务流程重组和顺利实施、快速应用ERP系统提供一套优秀的应用软件工具和有效的解决方案。     

考虑面积成本的双目标环形过道布置建模及改进禁忌搜索优化

针对现代建筑结构的形式多样化和面积成本在总成本中的占比越来越大等问题，建立了考虑面积成本的双目标环形过道布置问题的数学模型，并对考虑面积成本下的双目标环形过道布置问题的总成本进行优化.结合问题和模型特点，提出了一种加入动态禁忌长度和变异操作的改进禁忌搜索算法.所提算法随着迭代次数的增加，动态禁忌长度不断变化，从而缩小了搜索空间，提高了解的集中性，并融合了变异操作使其跳出局部最优，扩大了算法搜索范围.通过对不同规模实例的测试验证了算法的可行性.通过将所提算法与基本禁忌搜索算法进行对比，结果表明了改进算法的有效性和优越性.     

基于PSO-MKSVM发酵过程建模与补料优化控制

针对动态非线性、时变发酵过程,采用混合核支持向量机的智能模型建模方法,通过建立混合核支持向量机的状态预估模型,实现对发酵产物浓度的预估,解决了缺乏生物传感器的问题.在此基础上,再利用粒子群优化算法求取补料速率优化曲线,最终使得发酵终止时产物产量最高.实验结果表明,该方法取得了良好的效果.     

发酵过程混合建模与优化控制新方法

针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究;首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法;仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度;该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的。     

冲击式压实机三维图形建模与工作过程的仿真

介绍了一般多体系统的低序体阵列的描述方法并具体应用到冲击式压实机。通过三维造型软件Mechanical Desktop和虚拟样机仿真分析软件Working Model 3D的结合使用，对冲击式压实机进行仿真计算，得到各部件的运动规律曲线，验证了压实机各部件参数值的合理性；为压实机的制造和改进设计提供了一定的依据。     

PEMFC的PSO优化LS-SVM动态建模仿真

质子交换膜燃料电池(PEMFC)作为一种电化学反应装置,湿度管理对于它的运行性能十分关键.为了建立相应的动态模型,采用了最小二乘支撑向量机(LS-SVM)算法,并使用微粒群算法(PSO)对LS-SVM模型参数进行了自动优化.这种方法建立的动态数学模型能够以进气湿度和工作电压为输入量预测输出的电流密度.仿真结果显示,模型的预测值和实验数据间的平均平方相对误差小于0.0001,能够达到很好的预测精度.因此,这种优化建模策略可以有效的应用到PEMFC研究中.     

列车运行过程的建模与仿真

本文根据文献［１］提出的复杂过程划分及分层递阶智能控制（ＰＣＰ＆ＨＩＣ）的思想,针对列车运行过程的复杂性,将列车运行过程划分为五个特性和相对独立的子过程,给出了各子过程的数学描述。并以法国８Ｋ型电力机车为蓝本,拟合出其典型的牵引特性曲线和再生制动特性曲线。在此基础上,构造了基于模糊控制理论的智能化列车运行过程控制系统仿真的框图,在具有不同线路条件的运行区段上进行了仿真研究。     

基于IGA-SVM的发酵过程建模及优化控制

利用免疫遗传算法（IGA,Immune Genetic Algorithm）的全局搜索功能和支持向量机（SVM,Support Vector Machine）泛化能力强的特点,选择合适的状态变量,对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行在线预估,并对一些关键的操作变量进行了优化。通过对谷氨酸发酵过程的实际应用,验证了该方法的有效性。     

基于PSO和SVM的发酵过程建模与优化控制

针对微生物发酵过程的建模与优化控制问题,利用支持向量机理论进行发酵过程的建模,并提出采用粒子群优化算法对支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整.仿真结果表明参数优化调整后得到的模型能取得更好的预测效果.同时基于此模型,在补料分批发酵控制过程中采用粒子群优化算法对补料速率进行优化控制,仿真结果表明,该方法能够提高最终的产物合成量.     

基于单片机系统的智能化学生公寓的改造

本文针对学生公寓的特殊情况,介绍了利用单片机系统实现对学生公寓的智能化控制,实现安防、节能、远程监测以及远程控制.并对整个系统的整体构成及各个具体功能模块的实现进行了详细论述.给出了系统框图、部分硬件电路图和程序设计框图.     

Modeling Passengers Boarding in Aircraft Using Cellular Automata

Aircraft are profitable to their owners as long as they are in the air transporting passengers to their destinations; therefore it is vital to minimize as much as possible their preparation time on the ground. In this paper we simulate different boarding strategies with the help of a model based on cellular automata parallel computational tool, attempting to find the most efficient way to deliver each passenger to her/his assigned seat. Two seat arrangements are used, a small one based on Airbus A320/Boeing 737 and a larger one based on Airbus A380/Boeing 777-300. A wide variety of parameters, including time delay for luggage storing, the frequency by which the passengers enter the plane, different walking speeds of passengers depending on sex, age and height, and the possibility of walking past their seat, are simulated in order to achieve realistic results, as well as monitor their effects on boarding time. The simulation results indicate that the boarding time can be significantly reduced by the simple grouping and prioritizing of passengers. In accordance with previous papers and the examined strategies, the outside-in and reverse pyramid boarding methods outperform all the others for both the small and large airplane seat layout. In the latter, the examined strategies are introduced for first time in an analogous way to the initial small seat arrangement of Airbus A320/Boeing 737 aircraft family. Moreover, since in real world scenarios, the compliance of all the passengers to the suggested group division and boarding strategy cannot be guaranteed, further simulations were conducted. It is clear that as the number of passengers disregarding the priority of the boarding groups increases, the time needed for the boarding to complete tends towards that of the random boarding strategy, thus minimizing the possible advantages gained by the proposed boarding strategies.      

一种计算机支持的飞机协同设计中的感知模型

为了实现飞机设计中的协同感知,针对其学科多、设计流程复杂的特点,通过研究飞机协同设计中涉及的感知信息及其关联、层次,以协同对象附加设计资源分配、产品结构、工作流、设计意图等工程背景信息的方式建立了一种感知模型.该模型使用设计资源空间呈现不同学科在同一物理量上的冲突;针对不同深度的感知需求设计呈现模式,并据此给出实现协同...     

LASG/IAP全球海洋环流模式的并行计算及其优化

研究了中国科学院大气物理研究所大气科学与地球物理实验室(LASG/AP)的全球海洋环流模式的串行计算特点，分析了共可扩展并行性，实现了基于一维纬向剖分的分布式存储和共享存储并行计算。结合目前高性能计算机的技术特点，研究了并行海洋环流模式的计算优化，提出若干优化策略。     

预测控制等效集结优化策略的研究

优化变量的集结策略是减少预测控制器的在线计算量的一种有效方法. 以往的集结策略大都建立在启发式的基础上,难以保持原预测控制器的性能. 本文从预测控制滚动优化只实际实施第一个控制量的特点出发,提出等效集结的概念,证明了在无约束和有终端零约束的情况下,只要适当选取集结矩阵,可以得到一个与集结前完全等效的集结预测控制器,并给出了确定集结矩阵的算法.     

机电登机桥升降高度同步新方法的研究与设计

通过对机电登机桥升降结构的研究,提出了直接检测升降立柱高度同步系统的设计,该论文提出的机电登机桥直接检测升降立柱高度同步的方法是一种升降立柱高度同步的新方法,由于该升降立柱同步系统采用限位开关直接控制方式,解决了原升降立柱计数机构同步系统的缺陷,在维修模式下能可靠防止人为或恶意误操作对升降立柱的机械损害。实际运用中系统稳定,提高了机电登机桥升降控制系统的安全可靠性,在行业中处于领先水平,具有推广运用价值。     

免疫优化算法及应用

针对函数的寻优问题,设计一种免疫优化算法,运用克隆选择机制,在克隆选择算法的基础上,采用了基于抗体生存期望值的多样性保持策略,并引人了仿真退火思想,对进行超变异后的个体进行处理,保留亲和力得到改善的个体,以一定概率接受亲和力没有得到提高的个体,并产生新解替换那些未被接受的个体,加快了算法的收敛速度,提高了抗体的种群多样性.采用算法对二维函数进行优化,仿真结果表明了方法的有效性,并通过与未引入仿真退火思想的算法进行比较,表明该方法收敛速度快,稳定性好,具有更好的优化性能.     

一种异步BSP模型及其程序优化技术

基于BSP模型，该文提出了异步计算模型（CSA－BSP）。该模型更准确地描述了并行机的性能参数，引导用户编写高效率的并行程序，在CSA－BSP模型下，两个进程异步执行的位置至多相差p-1个超步；基于程序的执行时间，作者分析了BSP、A－BSP和CSA－BSP程序的效率，得出CSA－BSP程序的效率是最高的，在曙光并行机上，用“红黑格法”和“矩阵乘法”进行了验证，和BSP模型相比，这两个CSA－BSP程序的效率分别提高20％和37％；同时，其进程执行时间和最大可以降低8％，因此，按照CSA－BSP模型编程对于提高程序效率和改善系统的吞吐率，都有良好的效果。     

应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络.     

飞机服务备件供应保障的仿真优化

飞机服务备件不仅种类繁多而且服务需求难以预估,服务备件库存配置直接影响到飞机可用度及保障费用。飞机制造单位备件优化问题的目标是降低非计划备件需求造成的额外损失、缩短备件供应延迟时间以提高飞机的战备完好率。通过对供应保障业务流程进行扩展,采用仿真方法实现备件库存配置优化,避免了解析方法的复杂性并且易于扩展和使用,具有良好的应用性。