双向搜索多约束路由启发式计算方法

为提高大型通信网络中搜索满足多约束条件路由的速度,提出一种双向搜索路由的计算方法.首先从源和目的节点同时出发,计算到达各中间节点的可达路径.然后在各可达路径中进行路径的筛选.可达路径是采用邻接矩阵变换方式获得的,筛选路径是根据非线性开销函数,采用启发方式择优选取.当两方向搜索的节点数累计达到n-2后,对接合并两方向到达中间节点的路径,从中再选择最佳路径作为路由输出.通过算例详细介绍了可达路径计算及启发式选优方法.阐述了算法的正确性及特点,分析了最大时间杂性.通过仿真实验评估,不仅更进一步验证了新算法的正确性,而且表明新算法在搜索路由速度上要优于其他算法.     

油气管道堵塞检测及定位技术研究

针对油气输送管道中的堵塞现象,提出利用管道堵塞前后两端压差的剧烈变化,以及利用管道两端压力的模拟值与实际测量值的差异来检测管道的堵塞,提出通过检测管道水力坡降曲线奇异点的方法确定油气管道的堵塞位置的原理和方法,通过采集管道两端运行参数,并建立管道运行的数学模型,对管道实施仿真,获得整条管线的水力坡降曲线,再应用小波变换对管道的水力坡降曲线进行奇异性检测,而管道水力坡降曲线的奇异点将对应管道的堵塞位置.该方法具有所需设备少,操作费用低,操作简单等优点,优于现有管道堵塞位置确定方法.     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

天然气管道事故严重度评价体系研究

为解决由于天然气管道管材的老化、腐蚀以及外力破坏引发事故的评价问题,以目标层、准则层和指标层3层结构体系,构建了天然气管道事故严重度评价体系,该体系从管道类型、事故类型、事故发生地点和事故已有损失4个方面来评价事故的严重程度,采用百分制权重加和法得到事故严重度指标值G,依据G值大小将事故分为3个等级,评估结果可以为管理层提供参考,为制定天然气管道事故抢修抢险方案起到导向作用.     

钛纳米改性聚合物防腐涂料的研究

为保护大庆油田三元复合液中油管,以钛纳米改性聚合物为主要原料,研制了钛纳米改性聚合物重防腐涂料.采用透射电子显微镜(TEM)研究了钛纳米改性聚合物平均粒径.采用正交试验法,确定最佳原料配比.采用扫描电子显微镜(SEM)研究了漆膜腐蚀.采用金相显微镜研究了钛纳米改性聚合物在漆膜中的分布.探讨了油管的腐蚀机理和钛纳米涂料的防护机理.实验结果表明:钛纳米含量为6%时,涂料具有最佳的防腐蚀效果,能很好的保护大庆油田三元复合液中的油管,并具有优异的抗化学药品介质的腐蚀性能.     

AHP综合排序算法分析及其改进

层次分析法(AHP)是分析多目标评价、多指标决策问题时的一种常用的算法工具,但是传统AHP在进行综合排序时,却存在一定的算法缺陷,AHP不能保持各方案之间的独立性,导致当某些方案的指标值或者备选方案数量发生变化时,即使在同一评价标准下,AHP法也不能始终保证方案的排序的一致.针对这一问题,分析了AHP产生排序不一致的具体原因,指出其算法会导致最底层相对重要值会随着方案的数量的增加逐渐减少.提出用各方案与理想方案之间的相对效用指标代替传统AHP的综合排序指标,以使其能够始终保持各方案排序的一致性.给出的算例验证新方法的有效性.     

树脂增强选择性激光烧结多孔金属件的研究

针对选择性激光烧结(SLS)间接方法成型的金属零件形坯,经脱脂和高温烧结后形成的零件存在大量孔隙和空洞,其致密度和强度都较低,不能满足实际应用要求的问题,采用改性耐高温环氧树脂浸渗零件烧结坯的方法,使多孔金属件致密化,并粘结内部金属网架,提高零件的机械性能.对浸渗烧结坯的拉伸强度的测试和扫描电镜(SEM)以及热失重(TGA)的分析结果表明,浸渗树脂后的烧结坯拉伸强度提高了约4倍;改性环氧树脂和金属网架粘结在一起,形成一个密实的网络结构,致密度大幅提高;零件可在200℃的温度下使用.该方法可以制造注塑模具和功能零件.     

分层码率控制策略在机器人遥操作中的应用

为实现卫星自维护遥操作系统中稳定可靠的视频反馈目标,提出一种基于分层码率控制的视频传输策略.利用实时探测到的带宽选择不同码率的视频流分层,使得视频传输对于不同的网络带宽具有自适应性.试验结果表明,该策略能够在波动带宽下给予遥操作者稳定流畅的视频反馈,有效地提高了遥操作系统的视觉临场感性能.     

主题分析技术在文档聚类中的应用

为解决高频特征对文章的主题信息反映不够全面,无法获得高质量聚类结果的问题,同时为获得聚类后各类别反映信息的精确描述,采用词汇链反映文章所描述的主题信息,并依据文本间词汇链的相似度进行聚类.将聚类后属于同一类别并反映相同主题信息的词汇链进行融合,通过分析各词汇链所描述的主题信息在不同类别内的分布来抽取能够充分反映各类别主题的关键词集合.实验证明该方法比应用高频特征进行聚类的效果好,同时由于分析了主题信息在各类别内的分布情况,使抽取的类别关键词能够很好地体现每个类别所侧重描述的信息.     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.