基于高能效及公平性的移动设备定位算法

通过分析校园师生基于GPS的真实活动轨迹,以及何种算法才最适合具有自私性的移动用户展开合作,提出一种高能效及用户公平定位技术.通过采用代理设备合作思想,提出一种集中式最优算法,在保证固定精度界限和设备公平的基础上,实现移动设备GPS时间平均功率最小化.通过控制退避时间和GPS关闭时间,提出一种分布式准最优算法.最后,基于多种拓扑结构进行全面的仿真实验,验证了算法的高能效性和公平性.     

亭子口水电站跌坎消力池减压模型试验研究

采用1:40减压模型,通过测试流态、水下噪声和脉动压力等水力参数,对亭子口水电站闸墩尾部跌坎式底流消力池的空化空蚀特性进行了研究。成果表明：闸墩尾部区域存在强度为发展阶段的剪切流空化,采用8.00 m高度的跌坎消力池后,消力池底板空蚀破坏的可能性较小;但消力池边墙与闸墩内壁侧扩距离较小时,边墙空蚀破坏的可能性较大;消力池边墙与闸墩内壁侧扩距离增至4.20 m时,边墙空蚀破坏的可能性显著降低。     

多源信息处理的实时集群计算机应用平台的实现

本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;证明了该系统的有效性。     

一类不稳定时滞过程的最优控制

本文对控制能量存在约束条件下一类不稳定时滞过程的最优控制问题进行了探讨. 首先基于不稳定过程的互质分解, 由敏感度函数和控制敏感度函数定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的性能指标, 然后应用谱分解最小化该性能指标, 从而为一类不稳定时滞过程导出了一种最优的控制器设计方法, 可使系统在控制能量存在约束时获得最优的控制性能. 仿真研究进一步说明了该方法的有效性.     

自适应遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用

将自适应遗传算法应用于服装生产流水线中,利用自适应遗传算法能够自动给出比较合适的交叉概率、和变异概率,显著提高了搜索效率,同时改进了遗传算法的搜索能力的特点,解决并行制造中的流水线平衡问题。针对某款运动上衣的生产工艺进行仿真,结果表明了该算法的有效性。     

基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法

以节能为主要目标,基于最小跳路由的思想提出一种基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法——MH-TO算法。该算法采用折半匹配的功率调整策略对网络拓扑进行优化,并引入“塔模型”实现节点的最小跳信息的学习,使得信息包路由时沿着最小跳的路径向sink节点传送。理论分析和仿真实验结果表明,与基于最小跳数场的自组织路由算法相比,该算法能够降低能量消耗并均衡能量负载,从而显著延长网络的生存期。     

一种结构化P2P网络动态负载均衡算法的研究

负载均衡是P2P网络的研究热点之一,当前负载均衡技术存在负载均衡程度低、假设条件过多等问题.提出一了种增强型负载均衡算法ELB_P2P,它根据节点的承栽能力为其分配相应大小的可动态调整的ID地址空间以及合理的载荷,在负载转移时自动选择延迟小带宽高的轻栽节点,并引入负载转移流量控制机制.实验表明,相对于Chord等传统P2P协议,ELB_P2P算法有更快的负载均衡速度、更小的负载均衡开销,系统稳定性好,在网络重栽情况下也能取得较低的负载不平衡度,并且对节点属性没有苛刻的限制和假定.     

椭圆参考轨道指定区域最优交会研究

研究了椭圆参考轨道指定区域最优交会问题。为了实现在指定区域完成最优交会,采用以参考轨道真近点角为自变量的线性化时变Tschauner-Hempel交会动力学模型,按照设定的真近点角交会域和最优二次性能指标设计最优交会控制,加权矩阵随真近点角变化。为方便指定区域最优控制问题求解,采用区段混合能法递推求解时变黎卡提矩阵微分方程和状态轨线。对远距、近距异面交会和共面交会三种情况设定不同的交会域进行了仿真研究,结果表明方法能保证在设定的真近点角域内完成交会,交会控制能耗小,精度高。     

锰红柱石中Mn~（3＋）谱的分析

本文利用锰红柱石的吸收光谱,考虑到锰红柱石中Ｍｎ３＋处于一种Ｃ２ｖ（Ｃ２＇＇）的低对称晶位,采用一简化的强场方案,把单电子晶场矩阵元用自旋允许吸收带代替,克服了多参数的困难．计算出了锰红柱石中处于八面体配位的Ｍｎ３＋的电子能谱,对锰红柱石的分析首次获得了较为理想的理论计算结果,并对Ｍｎ３＋和Ｆｅ３＋谱带的识别提出了新的看法．     

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车的普及度越来越高,工业园区的电动汽车用户日益增多,其充放电行为对园区综合能源系统规划和运行带来极大挑战。本文提出了考虑电动汽车充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度。首先基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的电动汽车充放电模型;然后,以园区综合能源系统总成本最小和电动汽车充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过KKT条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定的实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比了所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的园区综合能源系统双层优化调度的有效性和可行性,具有一定的经济效益。