直角密集台阶轧齐曲线

本文在分析具有密集性质的直角台阶轧齐问题中，提出里台阶轧齐曲线相对独立，外台阶轧齐曲线受里台阶影响，并形成某种叠加的基本设想。逐个分析了密集台阶存在的四种状态，推导出各种状态下每个台阶的轧齐曲线方程，并给出了各种状态的判别式及各方程的区间。文章最后以简图方式汇总了各种状态，并用例题归纳了计算步骤。     

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     

基于压缩感知理论的图像信号含噪的重构算法

针对含噪情形下机器人视觉图像信号重构问题,提出了一种基于小波变换的变步长自适应分块压缩感知重构算法.首先,对含噪图像信号进行离散小波变换,从而达到很好的去相关性;其次,对变换后的图像信号进行分块,对每个图像子块信号进行测量;接着,对每个子块测量信号进行变步长自适应匹配追踪重构计算,得到每一图像子块的重构值,并将其整合得到整幅图像的重构值;最后,对该算法进行了仿真研究.结果表明,相比传统重构算法,本文方法针对含噪图像具有更高的重构质量.     

一种动态窗口PCA运动方向估计算法

首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%.     

基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题。首先,在考虑设施覆盖范围衰退的情况下,利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为,并确定截流设施的需求量;然后,采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类,借助双层规划法,建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型;最后,采用改进的蚁群算法进行求解。通过分析对比实验结果,验证了模型的有效性和可行性。     

连续不规则台阶环境四足机器人步态规划与控制

为了实现四足机器人在无崎岖地形先验知识情况下的自主爬行,提出了一种四足机器人运动控制方法.该方法采用间歇爬行步态作为主步态,将爬行运动分解为若干任务分别进行控制:基于NESM(normalized energy stability margin)判据计算内外倾的稳定裕度并根据其比值进行质心位置调整;使用坐标映射的方式调整足端坐标进行地面坡度适应;通过调整各腿长度控制机器人的高度;利用姿态传感器信息进行姿态恢复.仿真和实验表明,机器人仅依赖内部传感器即实现了在崎岖地形稳定行走,验证了本文方法的有效性和可靠性.     

基于平均熵的自适应人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法容易陷入局部最优和早熟等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(ASABC)。利用平均熵机制初始化种群,增加种群的多样性,避免算法陷入早熟;同时,采用自适应调节邻域搜索步长的策略来提高算法的局部搜索能力,提升算法的计算精度;为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入自适应比例选择策略来代替人工蜂群算法的适应度比例选择方法。对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与3种常见的智能优化方法相比,改进的算法具有显著的局部搜索能力和较快的收敛速度。     

基于变步长阵发混沌的ZPW-2000低频信号检测方法研究

针对常规混沌阵列检测轨道移频信号所带低频信息存在复杂度高和精确性低的问题,对常规方法进行改进,提出了一种基于变步长阵发混沌的低频信号检测方法,该方法只运用一个Duffing振子,通过设置一组步长可以覆盖整个待检测低频信号所在频段的序列,来实现对轨道低频信号的检测。结合Duffing混沌系统检测信号的优越性,分析了利用变步长阵发混沌法检测低频信号的可行性,给出了此方法检测低频信号的步骤,并从理论上计算了可发生阵发混沌的步长序列,然后利用Matlab/Simulink搭建仿真模型进行仿真验证。结果表明,可用变步长阵法混沌法对低频信号进行检测。最后再利用阵发混沌周期法对仿真结果进行进一步研究,得出精确的低频信号。变步长阵发混沌法的检测性能在精确性及系统复杂度方面都优于传统的轨道低频信号检测方法,并且可以实现低信噪比下低频信号的检测。     

岩土体开挖变形的分步模拟方法及其工程应用

本文提出了一种岩土体开挖变形的分步模拟方法;该方法以岩土体弹塑性参数和现场变形监测数据为基础,以开挖、施加支护等工程措施的实施为时间节点,以弹塑性荷载分步释放来表征岩土体荷载逐步释放的过程,模拟了岩土体开挖和支护前、后的变形效果,并近似地模拟出锚固、衬砌等措施的应力、变形状态,将岩土体复杂的粘弾塑性问题转化为了较简单的弹塑性问题。运用该方法模拟了涔天河水利枢纽右岸进口段密集洞室群的施工开挖和支护全过程,获取了施工过程中围岩的应力、变形及稳定特征,同时结合数值模拟的成果给出了相应的工程施工建议,可为工程的快速化施工提供参考。     

基于FIC法的不可压缩N-S方程稳定分步算法

近年来发展了一种稳定型分步算法,它是在有限增量微积分(Finite Increment Calculus,FIC)求解不可压缩N-S方程理论框架的基础上,引入了对流和压力梯度投影两个附加变量。该方法有效改善了经典分步算法的压力稳定性,同时避免了标准FIC理论框架中存在的空间高阶导数的计算。该文通过采用此方法对各种雷诺数条件下的顶盖驱动方腔流、圆柱绕流和后台阶流进行数值模拟,并将计算结果与前人计算结果及实验结果进行比较,结果表明本文算法计算结果合理可靠。由此可见该算法具有较强的求解不可压缩流动问题的能力以及良好的应用前景。