基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。     

对未知多普勒频移的雷达信号作相干序列检测可节省能量

本文讨论对具有未知慢变多普勒频移的长串雷达回波进行检测的问题，用一组自相关估值（ＡＣＥ）代替滤波器组进行测试，这种测试十分适于相控阵雷达的序列检测，而且在切冰行目标多普频移快速线性变化的情况下表现出很好的鲁椿性能。最后中这种测试与非相干离列检测和相干固定采样尺寸测试作了比较。     

多相序列的相关性研究

地址码在CDMA通信系统中占有重要地位,它决定着系统的容量、抗干扰性等重要指标。本文在NaokiSuehiro提出的多相序列构造理论的基础上,对其相关性进行分析、研究,并与当前性能较佳的二元序列进行对比。结果表明,多相序列具有优异的性能,适合用作CDMA系统中的地址码。     

应用遗传算法优化二元序列

介绍遗传算法优化的特点和具有良好非周期自相关特性的二元序列的概念,讨论用遗传算法优化二元序列的方法。通过实验发现,在采用遗传算法优化二元序列时引入最优个体保存策略和调整运行参数可以取得较好的效果,亦即此方法是可行的;但同时也发现该方法难以收敛到全局最优解。     

适用于准同步CDMA系统的新型扩频序列集

在准同步CDMA系统中,使用零相关区域(ZCZ)序列能够避免共信道冲突和多址干扰。应用序列偶理论,定义一种新形式的扩频序列集———ZCZ序列偶集合,并介绍一种构造ZCZ序列偶集合的迭代方法。     

基于多相正交序列移位序列的CDMA通信系统

介绍多相正交序列的构造方法,对多相正交序列的自相关和互相关特性进行分析。提出采用多相正交序 列的移位序列作为扩频序列的通信方式,并给出接收端序列同步的实现方法。这种方式能解决低相数多相正交序列互 相关特性不理想,而高相数多相正交序列难以搜索的困难。     

m序列指令遥控系统的研究

本文提出一种用m序列的平移等价序列做指令的遥控系统。利用m序列的自相关函数具有双值特性的这一特点,可使指令自动纠错,而不增加设备的复杂程度。文中对系统的理论根据作了说明,列出基本公式。然后介绍工作原理,给出有关电路,用7级移住寄存器集成电路产生同一m序列的7个平移等价列序,各寄存器的输出端按7条指令的规律连接、收端用7个匹配滤波器做相关器,通过判决电路进行择大判决,并输出相应的指令至执行机构。