并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

深空探测对航天器热控技术的推动

工程热物理学广泛应用于航天领域,一方面解决了具体航天工程问题,另一方面逐步发展成为交叉学科——空间热物理。随着我国在深空探测领域不断拓展,以深空探测器研制中的工程热物理问题为需求背景,推动着航天器热控制技术、防热技术等取得新的发展。文章在介绍深空探测器技术体系的基础上,分析了热设计、热分析、热试验、热控硬件、防热等方面的技术进步,并就深空探测领域进一步拓展对工程热物理发展的牵引进行了展望,分析了工程热物理学与航天技术间相互促进、相互推动的关系。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。     

全分布式通用火控系统供电控制技术

首先提出了一种全分布式通用火控系统的结构,然后以供电控制装置为对象进行了供电控制技术的研究,阐述了其功能、组成、实现方法和工作流程,最后分析了该装置的可靠性。     

基于频域分析的ROSAR成像算法

在现有的ROSAR(Synthetic Aperture Radar with Rotating antennas)成像算法中,基于斜距泰勒级数展开的算法存在方位向失配问题,时域相关卷积算法不能快速校正距离弯曲.频域ROSAR成像算法采用驻相点原理,直接对ROSAR回波信号进行二维频域变换,保留回波信号的频谱特征,进而构造相应的频域去耦函数和频域匹配函数,实现频域距离弯曲校正和目标场景重构.仿真结果表明,该算法能够快速校正距离弯曲及有效克服方位向失配问题.     

空间CCD图像传感器辐射损伤评估方法

CCD图像传感器作为高灵敏度光电集成部件,易受空间辐射的影响而发生性能退化和工作异常。开展其辐射效应评价研究并制定相应的防护对策,是保证其在空间可靠应用的前提。文章通过地面模拟试验和辐射屏蔽计算,对空间用CCD图像传感器电离辐射损伤与位移损伤效应开展评估方法研究,为CCD抗辐射加固设计与地面评估试验提供参考。该方法也可用于其他光电器件和材料辐射效应评价。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

针对相控阵雷达的自适应干扰样式调度准则研究

自适应干扰样式调度策略是实现认知电子战的关键环节.针对目前自适应干扰样式调度准则中未考虑相控阵雷达自身工作调度模板的问题,在现有雷达侦察参数的基础上,增加对脉冲幅度和脉冲数量2个参数的侦察以提高对雷达工作状态变化的判断准确率,然后对雷达工作调度模板进行侦收和分析,从而建立基于相控阵雷达自身工作调度模板的自适应干扰样式调...     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。