基于多演化阶段插值方法的滑坡预测研究

使用位移-时间曲线分析及预测滑坡形变趋势时,监测误差和数据录入会影响精度,而恰当的插值方法能提高滑坡位移预测值的准确性。从传统全局分段插值法和滑坡预测经典模型的研究背景出发,充分考虑典型滑坡不同演化阶段对插值效果的影响,将实际位移曲线按实际演化阶段划分为插值算法参数各异的敏感区间,利用多级别阶数的拉格朗日插值法完善滑坡多演化阶段的位移数值填充过程,然后对白家包滑坡的累积位移-时间曲线进行基于实际运动学变化情况的插值,最后通过指数平滑短期预测方法对比验证了该算法对于阶跃型滑坡的预测精度。结果表明,分段插值的方法误差更低,形成的位移预测值更精确,相较于传统方法更具有优势。     

湖南省农业干旱灾害风险区划研究

基于自然灾害风险理论和旱灾物理成因,考虑干旱的危险性、承灾体的暴露性、环境的脆弱性以及抗旱减灾能力等方面的要素,运用“自下而上”的区划方法,对湖南省农业干旱灾害风险进行了区划。以县级行政区为最小区划单元,选取9个评价指标并利用层次分析法构建农业干旱灾害风险指数,采用基于GN算法的区域区划方法,将湖南省划分为5个干旱灾害风险等级和12个分布区,其中常德市、衡阳市、郴州市等地部分地区风险较高;划分结果与湖南省水稻生产干旱灾害风险区划的结果多数相同,验证了区划结果的合理性。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于超网络的集成工艺决策与调度问题研究

针对多工艺产品的加工路线决策与车间调度方案不能同步制定的问题,在制造车间数字化背景下,提出集成车间不同要素信息的特征—工序—机器—工人的超网络结构,建立基于超网络的加工路线决策与车间调度模型,设计一种集成工艺决策与车间调度的两阶段混合遗传算法求解模型。在工艺决策阶段,设计特征—工序双层矩阵编码染色体保持加工路线的多样性,并在遗传算法的执行过程中使用变邻域搜索方法增强算法的局部搜索能力;在车间调度阶段,采用NSGA-Ⅱ算法优化调度模型,将得到的调度方案多目标值返回至工艺决策阶段用于加工路线的适应度评价。最后通过仿真实验验证了该算法的可行性与有效性。     

基于联盟链的工业物联网数据存储模型

由于工业物联网数据具备较强的私密性,数据是否能够安全存储成为工业物联网发展的关键问题。针对这一问题,提出一种基于联盟链的工业物联网数据存储模型。为保证数据存储的效率与安全,首先,在原有PBFT算法的基础上搭建节点状态信用评估模型同时增加投票机制;其次,结合节点状态在SM9数字签名算法中设置多密钥生成中心共同参与密钥生成。对模型的吞吐量、共识时延及通信开销进行实验分析,结果表明,该模型相较于传统模型在数据存储、安全性方面得到了进一步保障,降低了黑客攻击并防止数据泄露或被窜改,并在通信开销方面提升了40%。     

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法（QPSO）的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法（DSQPSO）。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。     

电厂冷却池二维■-■湍流模型的数值模拟

本文用K—ε湍流模型闭合雷诺方程,用SIMPLE算法对徒河电厂冷却池进行数值水解。所得结果与原体观测结果吻合良好。     

改进多目标帝王蝶算法

帝王蝶优化算法结构简单,能够较好的完成寻优搜索要求,但在多目标问题上,算法的精度和非支配解的分布性较差.针对以上不足之处,本文提出一种改进型多目标帝王蝶算法(Improved multi-objective monarch butterfly algorithm,IMOMBO),对非支配解进行拥挤度排序,所有非支配解个体都以当前最优个体为中心点映射镜像点,并朝向镜像点奔袭,以此增加个体在Pareto前沿上的收敛性和算法精度.在算法迭代后期,对部分较优个体进行Logistic混沌映射,以改善个体在Pareto前沿上的分布性.随机选用ZDT和DTLZ测试函数集中的函数进行算法性能验证,实验结果证明,本算法可以很好地保证非支配解个体的收敛特性和分布特性.     

机场终端区飞机进近仿真系统的构建

空中交通管制训练仿真系统的主要功能是模拟空中交通,对空管人员进行培训,是空管系统的必备模块,其中如何实现飞行仿真系统,即控制空中目标按照预期的航线飞行并获取精确的飞行航迹是空管训练仿真的基础.在飞行仿真系统中飞行模型的建立是十分重要的,模型的正确与否关系到了空管模拟的逼真度,模型既要满足精度的要求又要满足逼真度的要求,针对这一现实难题使用基于全量运动方程的飞机动力学建模方法,同时配合一种变步长解算方法,最后利用GL Stu-dio软件图形设计器和代码编辑器,结合VC++的混合编程设计方法,实现了对机场终端区飞机进近仿真系统界面的构建.     

基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序

由于优先级排序测试效果较差、执行效率低,为此提出基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序方法.通过自然选择与遗传理论作为基本条件,结合群体中染色体任意信息交换机制和生物进化过程内适者生存规则,完成遗传算法,接着引入禁忌搜索方法,增强排序的局部超强搜索能力,然后在回归测试的过程内,利用多个目标函数对回归测试用例优先级排序以及评价,完成回归测试用例优先级排序.实验结果表明,经过时间以及覆盖的角度考察,执行时间较短,平均分支较大,说明该序列优良,本文方法的回归测试效果较好,执行效率高.