炼钢-连铸生产智能调度的二层规划方法(上)

炼钢-连铸生产计划分为生产批量计划和生产时间计划两类。传统的方法是将原本密切相关的两类计划单独编制,导致编制炼钢-连铸生产计划时,在优化目标的设置和优化变量的选取等方面出现缺乏全局性考量的问题。作者分析了炼钢-连铸生产调度的层次性特点,将求取两类计划的问题描述为一种具有二层递阶结构的决策优化问题,在同一模型中针对两类计划展开研究,建立了基于二层规划的智能调度模型。其中,上层规划解决浇次组合、排序和分配问题;下层规划解决在浇次计划已知的前提下寻求优化的生产时间计划问题。应用遗传算法分别求解二层规划中的上、下层子问题。仿真算例表明了该智能调度二层规划方法的有效性。     

大规模分布虚拟环境的分级兴趣管理

大规模分布虚拟环境中,兴趣管理技术使其中的裕本只向对实体只向对它感兴趣的实体发送数据,大幅度减少了系统斌销及计算开销,然而由于参与与分布交互仿真的实体兴趣域的巨大差异,可能导致网络通信负载的极度不平衡,由此 分级兴趣管理技术,分级兴趣管理技术把兴趣域内实体根据兴趣度分级,在此基础上,对低兴趣度实体提出了高效的状态数据包压缩、还的算法,并提出多阈值ＤＲ技术,以减少通信频率,分级兴趣管理技术可以缓解实     

一种改进的基于三角形折叠的模型简化算法

本文基于三角形折叠的网格简化算法,提出了一种改进的算法。算法计算三角形顶点到相关平均平面的距离的最大值,结合三角形的面积、表面属性和预设特征给出三角形权值,确定折叠次序;并能够用累进网格实现连续的层次细节模型。该算法实现简单,运算速度快,而且能够有效保持模型预设的重要特征。     

改进松鼠搜索算法求解分布式节能柔性调度

为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主动的解码策略。针对不同优化目标设计了三种种群初始化策略。同时提出了动态捕食者策略来更好地协调算法的全局探索和局部开发能力。设计了四种领域搜索策略用于增加种群多样。20个实例上的实验结果验证了改进后的算法求得解的质量和多样性更好,从而证明了其可有效求解分布式节能柔性调度问题。     

一种近场无线激光携能通信系统的研究与设计

介绍了一种综合利用无线激光通信技术、无线激光传能技术设计的无线激光携能通信系统,给出了系统结构和原理,结合光电信号转换、光电能量转换电路,设计了通信、传能一体化的硬件电路和光路结构,能实现近距离无连接、非接触的双向通信、传能,为无连接、无供电条件设备接入提供了分离脱落连接器(又称脱插连接器)之外的解决方案,最后指出系统继续研究发展面临的问题和挑战。     

聚酯型绝缘浸渍树脂耐齿轮箱油的性能研究

对比分析了4种聚酯型绝缘浸渍树脂综合性能,通过耐高温齿轮箱油试验考察了绝缘浸渍树脂在齿轮箱油中的性能变化。结果表明:聚酯型绝缘浸渍树脂经耐高温齿轮箱油试验后的性能变化与绝缘浸渍树脂的类型、稀释剂体系以及耐受时间密切相关,以特种丙烯酸酯为稀释剂的亚胺改性聚酯浸渍树脂在齿轮箱油中热老化后其电气性能和力学性能保持良好,呈现较为优异的耐油性能;在热老化过程中齿轮箱油的性能和成分保持不变,仅起到媒介作用。     

大功率IGBT用环氧树脂灌封胶的流变性能研究

为研究大功率IGBT用环氧树脂灌封胶体系的流变性能,以黏度为数据基础,建立了与黏度数据基本吻合的流变学黏度模型方程,并分析环氧胶的使用工艺。结果表明:环氧树脂灌封胶在50~90℃内起始黏度低,可操作时间大于30 min,且后期固化速率较高,符合IGBT模块的灌封使用要求。建立的黏度模型方程能有效预测环氧胶体系的流变特性,并为拟订合理的工艺参数提供参考。     

无机填料对环氧树脂灌封胶性能影响

以活性硅微粉、活性碳酸钙和活性氢氧化铝3种无机填料作为环氧树脂灌封胶的导热填料,研究了3种填料的含量对环氧灌封胶粘度、热导率、线性热膨胀系数、阻燃性和拉伸性能的影响。结果表明:无机填料的添加有利于提高环氧树脂灌封胶固化物的热导率,降低体系的线性热膨胀系数;但随着填料添加量的增加,环氧胶的粘度显著增加,对其固化物拉伸性能影响较大,填料添加量应控制在20%～30%为宜;3种无机填料中,氢氧化铝含量对环氧胶阻燃性的影响最明显。     

低粘度环氧/酸酐浸渍树脂性能研究

采用不同牌号及纯度的双酚F和双酚A环氧树脂与甲基六氢苯酐制备成环氧/酸酐浸渍树脂,对比研究了不同环氧树脂对环氧/酸酐浸渍体系的粘度、贮存稳定性、固化物力学性能及电性能的影响。结果表明:在无稀释剂条件下,由双酚F配制的浸渍树脂起始粘度低于双酚A环氧配制的浸渍树脂,且环氧树脂纯度越高、有机氯离子含量越少,对浸渍树脂贮存稳定性和固化反应的影响越小,得到的固化物电性能越好。     

基于邻域一致性的极化SAR图像仿射配准

极化SAR图像的配准是极化SAR图像处理的基础,需要具备较高的精度与速度.基于深度学习的极化SAR图像配准大多数是结合图像块特征的匹配与基于随机抽样一致性的参数迭代估计来实现的.目前尚未实现端到端的基于深度卷积神经网络的一步仿射配准.该文提出了一种基于弱监督学习的端到端极化SAR图像配准框架,无需图像切块处理或迭代参数...