Ultrasonic Computed Tomography Imaging Method of Concrete Materials Based on Simulated Annealing Genetic Algorithm

Stability and accuracy of the imaging results are still unmet practical demands for ultrasonic computed tomography(CT)of concrete material.To address these issues,a CT technique based on simulated annealing genetic algorithm(SAGA)is presented in this work.Firstly,a natural weight matrix with clear physical meaning is introduced in the inverse algorithm and then a quadric broadening objective function is formed according to the propagation characteristics of ultrasound in concrete.After that,the simulated annealing(SA)searching is added to speed up the inverse process and to improve the convergence and stability of the algorithm.Finally,the optimal inverse imaging results have been achieved by variable ectopic adaptive genetic algorithm.The numerical simulation experiments have shown that the usage of the correct priori information and the excellent characteristic of SAGA in searching the global minimum value of the function have produced accurate and effective results with stable numerical values.The imaging resolution is improved and the imagining results reflecting the inner defections of the tested objects are more reliable and accurate.     

退火温度对Ti6Al4V薄板退火变形影响的有限元分析及实验验证

为了研究钛合金退火变形规律,对Ti6Al4V薄板初始残余应力作一定假设和简化,采用MSC.marc软件建立Ti6Al4V薄板退火热粘塑性模型,分析不同退火温度(550, 580, 600, 620, 650 ℃)对钛合金退火变形的影响及其原因,并结合退火实验验证模拟结果。结果表明,初始残余应力在蠕变作用下产生蠕变应变和弹性应变,使薄板退火后应变分布符合板材弯曲时典型应变分布规律,最终导致薄板退火变形。随着退火温度升高,蠕变作用加强,退火变形增大,而应力应变随时间变化趋势基本一致。实验结果验证了数值模拟的可靠性。     

基于蚁群优化-模拟退火的天地测控资源联合调度

研究了一类约束条件复杂、具有多时间窗口特性的天地测控资源联合调度问题。建立了涵盖多种约束的问题数学模型和基于测控弧段时间序的无圈有向图模型,提出了一种蚁群优化-模拟退火算法(ACO\|SA)求解问题。探讨了两种算法的融合策略,完成了包括状态转移规则、可行解生成策略、信息素更新准则、邻域结构、快速退火计划等关键技术的设计实现。多个算例仿真和结果分析表明,测控弧段时间序能保证ACO\|SA得到高质量的优化结果,模拟退火机制能有效提高蚁群优化算法的收敛速度和求解质量,相比于基本遗传算法和先到先服务算法,ACO\|SA能得到质量更好的解。     

基于模拟退火算法的防空作战布局优化

在防空导弹武器系统的作战布局优化中使用模拟退火算法,选取适当的 Ｂｏｌｔｚｍ ａｎｎ 常数, 结合基于随机服务系统理论的作战效能分析数学模型,得到了较为快捷的定量优化武器系统作战布局的方法。     

解批量问题的模拟退火算法

多品种、有能力约束的批量问题是多品种批量生产中生产计划的关键性问题.这一问题就是要确定:在每一期生产多少产品以使得所用费用最少且满足已知的每一期的需求量.本文设计了一种模拟退火算法的实现形式,通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.      

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

基于SAPSO算法的异步电动机参数辨识

异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SAPSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机dq坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。     

基于改进算法的工艺规划与车间调度的双目标优化模型

针对工艺规划与车间调度的集成问题,一般考虑以加工时间、加工成本和加工质量为优化性能指标,而对能量消耗等环境影响因素考虑不足。本文建立了工艺规划与车间调度的数学模型,以完工时间和能量消耗为优化目标,通过设置权重系数来调节优化目标倾向。采用改进的混合模拟退火与遗传算法对问题进行求解,利用遗传算法的全局搜索速度快和模拟退火的突跳性强的特点,结合回火机制,有效地得到了完工时间和能量优化结果。最后,通过实例仿真表明该方法具有可行性。     

基于程序变异的Simulink模型测试方法

为解决当前Simulink模型变异测试中测试执行开销大、测试用例生成效率低等问题,首先根据当前的Simulink模型变异算子集,基于程序变异技术提出了Simulink模型的变异测试过程和一组改进变异算子集.实验表明,在不影响测试用例集变异评分的情况下,该组变异算子集能够有效减少变异模型的生成数量,从而降低测试开销.其次,设计了一种基于搜索的Simulink模型变异测试用例生成方法,该方法将变异模型的测试用例生成问题转换为目标函数极小化问题,通过模拟退火算法对目标函数寻优,最终搜索出能够杀死该变异模型的测试用例.最后,将该方法应用于典型案例,验证了方法的正确性和有效性.      

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。