关联规则发现技术中的Apriori算法及FP—树算法

在数据挖掘研究中，关联规则发现技术是一个重点研究方向。本文对关联规则发现的Apriori算法及FP－树算法进行了总结介绍，并讨论了它们之间的差异。     

蚂蚁算法在订单排序中的应用

在分析印刷业工艺瓶颈工序的基础上，将印刷业订单排序问题简化为单机排序问题，并建立了该排序的数学模型。同时以最小化订单的提前／拖期为目标，将蚂蚁算法合理的应用于该模型中。该算法已经应用于实际的印刷业生产排序中，并且取得了较为良好的效果。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

核外算法在可视化中的应用

大规模数据的可视化一直是科学计算可视化中极具挑战性的一个研究领域,因为生成的计算数据常常太大不能一次性完全输入到计算机的内存中,以至于数据在快速内存和相对慢速的外存(比如磁盘)之间的输入和输出成为计算的一个瓶颈。在没有大内存高性能并行机但内存相对太小的PC机不能一次性装载可视化数据的情况下,提出了核外算法和可视化技术有机结合在PC机上大量数据的可视化,具体实现了核外算法在PC上对大量数据的局部分块显示、全局粗糙显示、局部分块和全局粗糙相结合显示、数据点的查找。实验验证了核外算法在PC机上对大量不可一次性导入内存的数据显示和数据查找上是一种简便、省时、高效的方法。     

OLS算法在无人机传感器故障诊断中的应用

在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用。本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能。正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法。本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC 6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。     

消息队列在智能优化算法中的应用

针对启发式智能优化算法的特点,为提高算法的优化效率,以消息队列机制为基础提出了一种多线程并行计算技术。讨论了多线程并行计算的模型及原理,介绍了多线程之间通过消息队列相互通信的同步控制技术。通过气动优化问题在不同线程数目下并行计算的比较,表明消息队列可以简化线程间的通信过程,显著提高计算效率,具有一定的实用价值。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

混合遗传算法在气动力参数辨识中的应用

遗传算法是求解复杂系统优化问题的一种有效方法，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力，但计算量大，效率较低。将遗传算法与一维局部寻优算法相结合，构造了一混合遗传算法．并将其用于气动力参数辨识．以取代通常采用的梯度类优化算法。采用该混合遗传算法对某型飞机的横向气动力参数进行辨识计算与分析，结果表明该混合遗传算法是气动力参数辨识的一种有效方法，与遗传模拟退火算法相比．其计算效率有较大提高。     

螺旋锥齿轮齿面接触分析改进算法研究

针对现有齿面接触分析(TCA)的不足,提出了螺旋锥齿轮齿面接触分析的改进算法.基于空间曲面啮合原理、Enler-Rodrigues公式以及接触区几何形状的等量关系对齿面接触分析算法进行了改进,通过方程变换,减少了求解接触点位置的非线性方程组维数,由啮合方程求得到初值选取计算公式,使初始值求解有规律可循.以一对弧齿锥齿轮为例,对算法进行了对比分析与验证,结果表明:改进的齿面接触分析算法可减少求解非线性方程组时初值选取的繁复性与增强非线性方程组迭代求解的稳定性;并利用几何等量关系求解接触区几何参数,能避免求解复杂的齿面相对曲率等二阶几何参数.      

含误差的齿面接触分析初始点确定算法

研究含误差的螺旋锥齿轮齿面接触分析中初值的选择与确定问题,基于几何等量关系,计算出离初始啮合点P较近的一点P',计算P'的过程不涉及两个齿面在安装坐标系下的旋转等操作,相比直接计算P所求解的方程简单,然后用迭代法计算出初始啮合点P.计算实例表明新方法对于迭代初值的敏感性下降,对迭代初值要求降低,提高了误差齿面接触分析(ETCA)的计算稳定性与效率,该方法使得ETCA的算法更加的实用、计算中初值的选取更加简单.      

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

Mu-level法的湍流猝发频率检测技巧

针对mu-level法分析结果易受试验及检测参数影响的问题,详细探讨了该方法用于湍流猝发频率检测的适应性和提高其检测精度的技巧.通过对不同法向检测位置、采样频率、采样时间、门限值L及附加判定条件下湍流猝发频率的检测和对比分析,获取了各因素对湍流猝发频率检测的影响规律,探讨了提高湍流猝发频率检测准确性的可行途径,并总结了一套基于mu-level法的湍流猝发频率四步测试方法(试采样、试分析、采样、检测分析).      

联合截获威胁下的雷达射频隐身目标搜索算法

针对基于射频(RF)隐身需求的机载雷达目标搜索问题进行了研究。通过分析实际作战中射频辐射面临的截获威胁,提出了一种基于联合截获威胁的射频隐身性能表征方法,并给出了具体的值估算方法;对机载雷达搜索任务中辐射参数的优化问题进行了建模,并采用优化算法对目标函数进行求解。通过分析典型情景下解集的分布特点,给出了从最优解集中选取最终解的方法。结果表明,提出的射频隐身性能表征方法能更好地反映截获实现过程的多域需求,提出的雷达搜索方法能够在保证探测性能的同时,提高射频隐身性能和搜索速度,能够为相控阵雷达搜索任务中参数的优化控制提供方法和依据。     

高速飞行器流场和固体结构温度场一体化计算新方法的初步研究

本文探索和研究了一种不需作流／固耦合迭代的一体化计算方法，通过将气体流动和固体结构传热用统一的方程组进行描述，并用统一的方法进行求解，避免了流／固之间的耦合迭代问题。为了验证该数值方法的可靠性，本文对高焓高超声速气流绕二维不锈钢圆管的流动、气动加热以及结构热响应问题进行了计算，结果与实验符合良好。