0.618法在一步成形模拟方法中的应用

合理地选择冲压件的毛坯外形 ,可以提高板料的成形性 ,同时也可以提高材料利用率。本文着重研究了一步成形模拟方法中松弛因子对收敛的稳定性和收敛效率的影响问题 ,提出了一种基于 0 618法的松弛因子优化算法 ,并且设计编制了计算程序。通过球冠、L形件、行李箱盖外板、T形件 4个算例 ,与一系列未经优化的固定松弛因子结果进行了比较 ,验证了此方法的有效性     

坝基岩体开挖卸荷松弛特征分析及加固措施——以锦屏一级拱坝为例

结合高地应力环境下锦屏一级坝基岩体开挖卸荷松弛特征,分析了坝基岩体开挖不同锚固措施的加固效果,并根据工程现场坝基岩体开挖锚固措施的试验成果,对高地应力环境下坝基岩体不同开挖加固方案进行了对比分析,提出了锦屏一级坝基岩体的开挖实施方案,有效地降低了开挖卸荷松弛对坝基岩体质量的二次损伤。建议在河床高地应力部位实行先锚后挖的施工程序,保护层开挖滞后时间为2~3个月。     

Web文本分类中的反作弊研究

根据用户定义的某一主题,在爬虫算法中加入反作弊思想后,用爬虫算法遍历网络,收集与主题相关的页面进行智能分析,同时将文本过滤转化为文本分类,为了增强通用性,在算法中加入了松弛变量,最后在NB分类个器上验证算法的性能。试验表明,分类精度达到将近90％。     

ECO布局中的电源线/地线网络局部SOR分析方法

供电电压直接决定芯片性能,在IC设计的各个阶段考虑供电电压约束具有重要的意义.受制于电源线/地线(P/G)网络分析的高复杂性,尽管供电电压已成为布图规划设计中的一个设计约束,但目前在布局设计中还未考虑供电电压约束.有别于ICCG,SOR等经典的全局分析算法,提出了一种局部的连续过松弛方法(SORPECO),并在ECO布局过程中对P/G网电压约束进行高效的分析.基于前一个布局的P/G网电压分布,针对ECO试探布局中某些轻微设计变动,SORPECO只需对这些设计变动的局部变化周边区域进行松弛,以更新P/G网电压分布.受益于P/G网络分析的局部性,SORPECO拥有局部、高效和高精度等优点.实验结果表明,与通常用于布图规划的传统高效的ICCG算法相比,SORPECO不仅精度损耗几乎可以忽略(最大误差0.062%),而且可以加速2个数量级.     

胃上皮细胞图像的分割算法仿真

研究粘连现象严重的胃上皮细胞图像准确分割问题,针对胃结构排列状态复杂,分割起来非常困难.为了能够准确地区分出图像的细胞核、细胞浆和背景区域,用改进的传统Mean Shift算法,选择高斯函数为核函数,有效确保了Mean Shift算法的收敛性,避免了图像分割的过分割,并设置核函数的带宽为可变性,方便对粘连现象不同的图像分割.同时将改进的分割算法与松弛迭代分割、分水岭分割和传统的Mean Shift分割算法进行了仿真效果对比.实验结果表明利用改进的算法分割的效果较好,改进了传统的Mean Shift分割算法等的过分割问题,提高了分割速度和准确性,在错综复杂的胃上皮细胞图像分割中具有可行性和有效性.     

无线多跳网的一种端到端的最大最小公平调度算法

提出一种基于效用函数的分布式最大最小公平性调度算法及其跨层控制模型,算法针对无线多跳网中端到端的流,通过对偶规划以及拉格朗日松弛算法把问题分解成传输层和MAC层两个子问题,在传输层上采用基于最大价格的最大最小公平速率分配方案来交叉控制MAC层的调度,给出了跨层层控制模型.仿真结果表明该算法具有良好的公平性和调度性能.     

基于机会约束规划的含电动汽车主动配电网能量管理方法

针对含电动汽车(EV)和分布式光伏的主动配电网(ADN),提出了一种基于机会约束规划的能量管理方法。首先,基于EV用户的出行特性和需求,构建了基于分段线性化的EV智能充放电决策模型;其次,通过支路潮流模型与二阶锥松弛,构建了含EV与分布式光伏的ADN一体化数学模型,EV集群作为灵活可控单元主动参与ADN的能量管理;然后,为了充分考虑分布式光伏的不确定性,采用机会约束规划方法描述了含不确定性参数的数学模型,并对模型中的机会约束条件进行确定性转换;最后,考虑不同城市功能区内含EV与分布式光伏的ADN场景,进一步对比分析了不同的机会约束条件置信水平下EV对ADN经济安全运行的影响。仿真结果表明,适度降低机会约束条件的置信水平能在保证EV用户出行需求的同时充分地挖掘EV充放电行为的灵活性,进一步实现ADN的灵活运行。     

软件定义网络中一种快速无循环路径迁移策略

针对软件定义网络中数据平面转发设备的分布式部署及异步操作导致的路径迁移缓慢及故障等问题,提出了一种快速无循环路径迁移策略。首先,提出了一种基于节点排序的快速循环检测算法。该算法通过对比流的新旧路径上相邻节点的位置差异,可快速判定路径迁移过程中是否存在转发循环以及检测循环发生位置。然后,提出了一种基于节点松弛依赖关系的贪婪更新机制。该机制利用快速循环检测算法发掘出新旧路径上公有交换机之间存在的松弛依赖关系,进而保证了迁移过程每轮更新的交换机数量最大化。仿真实验结果表明,相比于现有迁移方案,所提策略在不同网络状态下均可有效避免迁移循环且获得最佳更新时间开销。     

基于分群结构优化的储能配置规划

储能资源与源网荷资源的深度融合是构建高比例可再生能源新型电力系统的关键,随着系统规划和运行环节源网荷储互动程度的不断提高,在储能资源规划过程中考虑其与源网荷资源的时空耦合特性已是储能规划的核心环节。构建储能选址分群结构优化模型,决策储能布点待选站点集合,并以储能投资净收益最大为目标,联合采用遗传算法和二阶锥松弛算法,求解含分群结构优化的储能配置优化规划模型。算例分析表明,面向大规模复杂网络的储能规划,考虑发用电特性及网架空间分布,分群优化布点储能,有利于协调不同送受特性的集群间储能资源的配置与协同增效运行,经济提高可再生能源消纳水平。     

CrMoWV钢的应力松弛行为及其预测

以12Cr-1Mo-1W-0.25V耐热钢550,600℃的8760h松弛实验数据作为对象,研究短时间松弛数据准确而有效预测长时间松弛应力的方法。在采用松弛模型对长时间松弛应力进行直接拟合外推时,发现模型参数与所采用拟合数据的时间长度呈规律性的变化。提出考虑模型参数规律变化的时序参数法,以高精度预测长时间松弛应力。通过对比时序参数法与直接拟合外推法的预测结果,认为时序参数法在用短时间松弛数据预测长时间松弛应力上具有明显优势,预测结果的准确性较直接外推法高。