复合加载模式下海上风机圆形浅基础亚塑性宏单元模型

海上风机基础不但承受着上部结构传来的竖向荷载、风浪等引起的水平荷载与弯矩,还承受着叶片等旋转机构传来的扭矩。基于亚塑性本构理论框架,引入相应的圆形浅基础广义屈服面函数及塑性势函数,构建了一个六自由度复合加载模式下砂土地基上海上风机基础宏单元模型。为了能够合理描述循环加载条件下基础的宏观力学响应,该模型将等效粒间应变概念引入到广义力与其对应位移关系中。通过对已有模型试验结果的数值模拟,在一定程度上验证了提出的宏单元模型的合理性。     

Ad hoc网络的局部最优路由选择策略

在Ad hoc网络中,由于节点的移动性及拓扑结构的易变性,路由成为最受关注的问题。提出了一种局部最优路由策略（LOR）。在该策略中,有两个节点需要通信时,根据节点存储的路由信息选择路径,如果有节点移动/删除,则就近选择合适的路径。仿真结果表明,LOR策略在工作过程中能使用较少的信息量和较小的时延来建立路径,明显提高了网络的性能。     

最小化空闲时间的Job-shop调度进化算法

为了研究Job-shop调度问题,分析了调度结果和调度过程,认为传统Job-shop调度模型的调度过程,实质是减少并减小空闲时间的组合优化过程,而且不同空闲时间对调度结果的影响程度不同。据此提出了最小化空闲时间的两个处理过程和不同空闲时间的处理顺序规则;并设计了进化算法中最小化空闲时间的初始种群生成过程、重组算子和变异算子。经典的调度基准问题对比测试表明最小化空闲时间的分析结论是正确的;最小化空闲时间过程高效可靠;最小化空闲时间的进化算法缩小了算法的搜索空间,大大提高了搜索效率,有效避免了早熟收敛现象,稳定可靠。     

基于概念格的组规则产生集的算法研究

数据挖掘中传统的关联规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出。使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取。目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则。提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模。在此基础上进一步给出了组规则产生集的存储数据结构并用其导出一般规则产生集的算法。     

Ad Hoc网络的加权可靠路由策略

在Ad Hoc网络中,由于网络节点的移动性及拓扑结构的易变性,路由成为最受关注的问题。为了克服在路由算法中,节点的信息存储量大、路径使用效率低下、路由开支庞大等问题。提出了一种加权可靠路由策略W-RR。在该策略中,每个节点都保存稳定性、开销以及邻居节点信息,在进行选路时,对路径的可靠性进行加权,并利用定位系统在源节点和目的节点之间选择一条加权可靠性最大的路径。仿真结果表明,该路由策略在可靠性、建路时间、选路成功率、路径的开销和信息量等方面都具有较好的性能。     

山东省水环境承载力动态变化趋势分析

在综合分析水环境承载力概念的基础上,重点考虑与水环境系统的水量、水质和水生态直接相关的变量,兼顾技术和管理等社会调节活动对水环境系统功能的影响,设计构建了水环境承载力的评价指标体系,并采用向量模法对山东省的水环境承载力进行了定量评价。结果表明:受用水效率提高、水污染控制能力增强等因素的影响,山东省水环境承载力整体上呈上升趋势,其评价值由2001年的0.4601提高到2009年的0.8488。     

面向对象的XML查询系统的设计与实现

设计和开发了面向对象的XML数据查询系统原型OOX(object-oriented XML).OOX系统中包括了面向对象XML数据查询系统的一些核心功能,如存储、索引、查询等.其最大的特点是:它是一个可以实现对富含面向对象XML数据进行查询的XML查询系统;支持用继承扩展的XML模式语言DTD的解析,支持用继承扩展的XML查询语言XML-RL;采用了先进的路经仓索引模式以及高效的查询处理技术,可以实现高效的查询处理.     

带有干扰的线性时变系统的非线性鲁棒控制

研究了含有未知时变参数和有界干扰的单输入单输出线性时变系统的鲁棒控制问题.系统时变参数只要求光滑有界而不限制为慢时变或参数上界已知.利用时变的状态变换得到新的动态系统,基于Backstepping方法,设计出一种非线性鲁棒控制器.通过适当选择控制器参数,可以保证闭环系统是全局渐近稳定的.仿真例子表明了算法的有效性.     

带有干扰的时变系统的变结构鲁棒控制

对含有未知时变参数和外界干扰的单输入单输出线性时变系统,给出了一种变结构鲁棒输出跟踪控制器.系统参数不限定为慢时变或者结构已知的,只要求光滑有界且所需高阶导数有界.通过引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号,以及适当选择控制器参数,该变结构控制器能保证闭环系统所有信号的有界性,跟踪误差能被调整到任意小的范围内.     

Image smoothing based on global sparsity decomposition and a variable parameter

Smoothing images,especially with rich texture,is an important problem in computer vision.Obtaining an ideal result is difficult due to complexity,irregularity,a...