剧院建筑中空调系统噪声控制措施应用分析

随着经济的高速发展,科学技术的不断提升,空调系统得到了较大发展,各种新型的空调设备也大量的涌现出来。但是伴随着空调系统功能的不断强化,噪声问题越来越引起使用、管理、建设者的重视。尤其是剧院等对声学要求较高的建筑,做好噪声控制更是十分必要。文章从空调系统噪声的来源、控制噪声的必要性等方面做了详细介绍,并以常州凤凰谷大剧院为例对控制噪声的措施做了具体分析。     

基于多模态进化计算的特征选择策略

特征选择是数据预处理的重要环节,可以提高数据质量,简化数据结构,降低后续环节计算成本.目前,许多研究将进化计算应用到特征选择领域,目的是求解数据集的一条最优特征子集.但是由于现实问题的复杂性,数据集中的最优特征子集存在不唯一的情况,并且用单个特征子集表征数据信息具有一定的片面性.因此,提出了一种基于多模态进化算法的特征...     

楼宇自控系统在室内空气质量控制问题中的应用

随着国民经济的发展,文化建设的步伐也在不断的向前发展,全国大剧院建设正在成为一种趋势。剧院属于人群聚集的地方,其室内空气质量及舒适度直接影响观众的身心健康及观看效果,应该被放到一个十分重要的地位。常州凤凰谷大剧院通过楼宇自控系统来控制新风热回收系统,成功的解决了这一难题。文章就此对室内空气质量控制标准及楼宇自控系统的原理展开了详细的介绍。     

无线充电智能扫地机器人系统的设计与实现

针对现有的智能扫地机器人在使用过程中存在操作不够简洁、充电不够便捷等主要问题,设计并实现了一种基于STM32F103C8T6的无线充电智能扫地机器人,具有自动清扫、避障、无线充电等功能。扫地机器人系统利用多种传感器对工作环境进行检测,同时搭载无线充电,提高扫地机器人的便捷性,使其更能满足于目前的市场需求,是对目前扫地机器人的一个有效尝试,也为今后发展智能家居提供了一种新方案。     

基于双层协同进化的多目标粒子群算法

针对当前算法在解决多模态多目标问题时获得的帕累托解集不完整、收敛性较差等不足,提出一种基于双层协同进化的多目标粒子群算法(double-layer co-evolutionary multi-objective particle swarm optimization algorithm,DCMOPSO)。利用双层协同进化机制划分上层探测种群和下层跟随种群,上下层协同进化以找到多个解;采用基于决策空间拥挤距离度量以维持解在决策空间的多样性。在12个测试函数上与其它6种算法进行比较,实验结果表明,DCMOPSO在决策空间中能够找到更多的帕累托解集,具有良好的收敛性能。     

基于最小生成树的粒子群优化算法

针对算法多样性丢失,获得的Pareto解集不完整等不足,提出基于最小生成树的粒子群优化算法(particleswarm optimizationalgorithmbasedonminimumspanningtree,MSTPSO)。采用最小生成树机制,构建多个不同的邻域,引导粒子在邻域内进化;利用扩散策略,挖掘邻域的有用信息,扩大粒子的搜索范围;引入调和平均距离衡量解在决策空间的拥挤度,维持解的均匀分布。通过12个测试函数和一个实际优化问题,并与8个算法进行比较,其结果表明,MSTPSO在决策空间获得了收敛性好且均匀分布的解集。