用刚性表面球形传声器阵列重构入射波声场与识别定位声源

刚性表面球形传声器阵列是测量三维声场常用的前端,由于刚性球面对入射波声场有散射影响,直接测量值不是原入射波声场的声压值,因而不能使用在自由声场条件下建立的声场模型和近场声全息方法来重构入射波声场.通过刚性球体表面声波散射的数学模型,建立起入射波声压与发生散射后总声压之间的关系,进而通过刚性表面球形传声器阵列测量声压,计算入射波声场分布,并进行声源识别定位.通过仿真与实验,检验了球面入射波遇到刚性表面球体发生散射后,球体表面处声压分布的变化.由球面近场声全息方法,重构球形阵列表面及外部空间的入射波声场,检验了波数、重构距离参数变化对声场重构精度的影响.结果表明:采用刚性表面球形传声器阵列测得的声场总声压,运用根据声波散射模型建立的球面近场声全息方法,可以以一定的精度重构出入射波声场的三维空间分布.     

板块尺寸在板块元目标散射算法中的特性分析

板块元算法是在对 Kirchhoff 积分公式高频近似的基础上,采用几何建模的方法,计算目标散射声场.板块划分是板块元算法中的一个重要步骤,对计算精度与计算速度有着重要的影响.球体形状目标,因其形状简单,通过积分方法可以进行精确的求解,因此常被选择作为比较不同散射算法效能的参照对象.文中针对球体目标,分别采用板块元散射算法与解析解方法计算球体目标强度,分析不同频率和距离等情况下板块尺寸对板块元算法精度的影响.仿真结果表明,板块尺寸对计算结果的影响主要是由板块拟和目标曲面所导致的几何模型误差和近似计算中计算模型误差二者所引起     

多元高斯声束模型相控阵超声传感器声场仿真

由于高斯函数积分的简单性,利用扩展多元高斯声束模型对矩形相控线阵超声传感器偏转聚焦时的辐射声场进行了理论计算,并在一种介质中与更精确的瑞利积分进行了分析和对比,在偏转角度不是很大的情况下,计算结果非常符合。利用该方法计算了传感器安装在契块上时固体试件中的声场分布,并在入射角大于10°(折射角大于20°)时,对结果进行了修正,使声场计算的偏转范围增大,进一步丰富了高斯叠加方法的适用范围。     

多维超奇异积分的近似计算

多维超奇异积分在弹性力学和电磁场的散射问题等诸多工程领域中有广泛应用.考虑构造二维、三维面型超奇异积分的求积公式,同时提高误差精度.利用复合矩形求积公式在划分的N个子区间内近似计算被积函数中无奇异性的部分,剩余部分通过超奇异积分的解析式求解.根据外推思想,构造一维超奇异积分的修正复合矩形求积公式.最后将带有外推的求积公式推广到二维、三维面型超奇异积分中.文章结尾的数值算例验证了方法的可行性.     

基于遗传算法求任意函数的数值积分

针对复杂函数的数值积分问题,给出了若干个任意分割积分区间的数值积分的误差结果,并提出一种基于遗传算法的不等距节点分割的数值积分方法。该方法初始时在积分区间内任意选取一定的节点,通过遗传算法优化这些节点,在相邻节点间利用Simpson公式近似计算积分,最后得到较准确的积分结果。数值计算结果表明,该方法计算精度高,而且可以计算奇异函数及震荡函数的积分。     

舰船水下声场边界元法建模与计算机模拟

根据舰船声场的特性,将舰船水下声场简化为一特殊的半自由空间声辐射问题,利用边界元法(BEM)建立了舰船水下声场的数值计算模型。通过对声场边界条件的计算机仿真和计算,获得了部分计算结果。结果表明:由所建模型计算的舰船辐射声场与真实海域中的实测规律基本吻合,该文提出的方法是有效可行的。最后对存在的问题进行了讨论。     

仿生平面三角形单元积分声场的波函数构造

波叠加法在求解声源外部辐射声场时,需要对所有离散单元进行数值积分计算导致计算效率较低,而等效源法由于过度简化单元始终存在较大的积分近似误差.针对以上缺陷,利用Helmholtz方程在球坐标系下的解构造了一种与单元积分等效且无需积分的波函数.受仿生复合材料三角形缝合结构启发,以适用范围最广的平面三角形单元为例,构造了波函数的一般形式和内推形式.最后,通过数值仿真对比了两种波函数与直接积分的计算声场的精度和效率.结果表明,两种波函数与直接积分的计算误差低于0.5%,且内推波函数的计算效率约为直接积分的6倍.     

基于大气散射模型的航空场景实时渲染算法

针对航空仿真系统视景渲染真实性和实时性的问题,提出一种基于大气散射物理模型的室外场景实时渲染方法.首先,根据瑞利散射和米氏散射构建基于地球椭球体的大气散射数学模型,通过预先渲染并将渲染结果保存至纹理以便实时绘制调用;其次,利用基于密度积分的方法进行雾霾效果的模拟,并利用柏林噪声实现雾霾的动态变化效果;最后使用高动态范围技术优化渲染图像.实验结果表明,上述算法适用于场景分辨率较高的航空场景仿真,能够提供帧率稳定、逼真的实时场景渲染画面.     

高斯声束模型系数对声场模拟精度的影响

在高斯声束模拟超声场的研究中,高斯系数作为声场计算的一个重要指标,对声场模拟精度具有直接的影响.选取合适的高斯系数对提高模拟声场的准确度有着重要的意义.利用声场计算中的误差作为目标函数,通过遗传算法优化高斯系数的取值,并与瑞利积分模拟轴线声场进行对比,分析了高斯系数的个数及取值对声场的影响.在此基础上,又通过缩小误差范围来重新界定系数的选取,实现了系数的进一步的优化重构.采用优化后的系数可以得到更加准确的模拟声场,同时为利用高斯展开法来计算介质中辐射声场的分布提供了更优的高斯系数因子.     

基于声波叠加法的基阵声场计算和波束合成

水声换能器基阵的辐射声场计算,特别是辐射波束合成对于水下声系统设计十分重要,一直是水声领域研究的热点问题.现有的方法,如边界积分法不仅计算量很大,而且在特征频率处存在解的不唯一性和奇异性等缺点.而声波叠加法由于积分运算在辐射体内部完成,从而避免了边界积分法的缺点.文中基于声波叠加法建立了水声换能器基阵声辐射计算和波束合成的数学模型,推导出基阵辐射声场的声波叠加法计算公式,以及基阵辐射波束合成时阵元法向振速的求解公式,并给出了求解的两种方法--最小二乘法(LS)和奇异值分解法(SVD).针对安装在硬质半球表面的14元圆弧阵进行了计算机仿真实验以及水池实验,实验结果验证了所建模型的正确性.因此,该模型可用于实际水声系统的设计和性能预估.     

高炉料面的分类与案例匹配算法

本文基于改进的k-means算法及分级案例库匹配技术提出一种研究高炉料面和煤气流关系的方法.为了获取煤气流分布情况,首先提出了改进的基于新型有效性指标评价的k-means算法,并将该算法与其它多种算法进行比较,证明了该方法的高效性和准确性.继而在此基础上提出了案例库匹配技术,从而获得与当前料面最为匹配的历史料面.最后,将匹配算法与改进的灰色相似性匹配算法和欧式近邻匹配算法进行比较.结果表明,分级匹配算法具有更高的分辨率和效率.在多次试验中匹配准确率高达92.5%,比其他几种算法更加准确,更适合研究料面与煤气流关系,指导布料操作.     

等待时间有限的job-shop调度

对一类产品加工相邻步骤之间具有等待时间约束的ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题进行了建模，并采用Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松弛法结合动态规划对这类问题进行求解，提出了一种基于集束式搜索的启发式方法，用于从对偶问题的解构作原问题的可行解．最后给出了仿真计算结果．     

一种基于HMM的场景识别方法

隐马尔科夫模型作为一种统计分析模型,能够通过观测向量序列计算其隐含状态的概率分布密度。提出一种智能空间中基于HMM的场景识别方法,该方法指定系统相关情境信息,确定隐含场景集和观察情境集,采用部分相关情境信息而非全部情境信息作为场景特征参与场景识别,利用HMM对隐含场景间的关系进行建模,设计了基于HMM的场景识别算法。实验结果表明,采用基于HMM的场景识别方法能够获得较高的识别效率。     

支持隐私保护的众包实体解析

实体解析是指发现并聚合描述现实世界中同一对象的记录。纯粹的机器算法虽然可以获得较高的效率,但是准确率难以保证。提出了一种机器计算与众包相结合的实体解析方法。该方法首先采用MapReduce并行计算框架排除不可能匹配的记录对,减少人类智能任务的数量,然后由人工进行确定性标注。为了支持隐私保护,在众包计算时提出了基于角色的访问控制模型和重要信息隐藏策略。该方法和模型被应用于某医院患者主索引构建平台,实验结果表明,人机结合方法充分利用了机器和人工处理的优势,可以进行高效率和高精度的患者实体解析,并且有效地避免了患者信息的泄漏。     

关键词密度分布法在偏重摘要中的应用研究

偏重摘要系统是实现智能化信息服务的基础,偏重摘要不区分单文档与多文档,根据用户需求为用户提供结果。该文实现了用关键词密度分布方法获取偏重摘要的一个实验系统。研究了基于关键词密度分布方法生成摘要句的策略,通过两种不同的实验,对系统进行了评测。对实验结果进行了讨论。实验证明,该系统能够基本满足用户的查询要求,在基于检索任务和基于问答任务的两项不同的评测中均得到了较好的实验结果。     

基于处理能力预约的工作站机群协同调度

本文提出了一种基于处理能力预约的工作站机群协同调度方法,它以一定的处理能力为基础,对参与并行计算的所有工作站进行处理能力的预约,使得并行程序以协调一致的步调得到执行。模拟结果表明,这不仅提高了应用程序所能获得的有效并行计算性能,而且还提高了处理器的利用率,同时它在不同应用环境一的适应性好。     

基于聚类划分的两阶段离群点检测算法

针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制, 只能检测全局离群点, 提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k值, 然后再利用K-means的方法将数据集划分成若干个微聚类; 其次为了提高挖掘效率, 提出基于信息熵的聚类过滤机制, 判定微聚类中是否包含离群点; 最后从包含离群点的微聚类中利用基于距离的方法挖掘出相应的局部离群点。实验结果表明, 该算法效率高、检测精度高、时间复杂度低。     

基于自然语言的分拣机器人解析器技术研究

工业机器人通常采用特定的机器人语言进行示教编程与控制,对于操作人员需要具有较高专业与技能要求,并且示教周期长导致工作效率降低。为了提高工业机器人使用效率与易用性,提出一种基于受限自然语言解析器的设计方法。该系统通过对受限自然语言进行词法解析、语法解析、语义解析,得到所需求的工作意图,然后与实时生成的三维空间语义地图进行匹配,结合机械臂轨迹规划,生成能够完成工作任务的机器人作业程序,并完成了机器人作业程序的解析与实际机械臂的控制。通过实验证明设计的基于受限自然语言处理的分拣机器人解析器能够正确解析自然语言命令,实现对机械臂的控制。     

基于混沌优化的最佳熵阈值的图像分割

利用目标在图像中所占比例等信息,结合图像熵阈值算法进行图像的阈值分割。并利用混沌优化的方法一次寻找出图像熵的多个极值点,提高了阈值寻找的效率。仿真实验表明,与传统的图像熵阈值法相比较,该方法能够给出更加合理的分割结果。     

Neural network approach for multicriteria solid transportation problem

In this paper, we propose neural network approach for multicriteria solid transportation problems(STP). First we suggest a neural network architecture to solve single-objective STP according to augmented Lagrange multiplier method. Due to the massive computing unit-neurons and parallel mechanism of neural network approach can solve the large scale problem efficiently and optimal solution can be got. Then we transform the original multicriteria problem into a single objective problem by global criteria method and adopt the neural network approach to solve it. By this way we can get the satisfactory solution of the original problem. The procedure and efficiency of this approach are shown with numerical simulations.