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241.
应用符号动力学研究了跨膜电压与细胞内钙浓度相耦合的R15神经元模型.通过峰峰间期序列(ISIs, Interspike Interval Series)的首归映射构造出描述周期和混沌放电模式的符号序列,并讨论了与切分岔密切联系的阵发混沌与嵌含在混沌区中的周期窗口的产生机理.由符号序列的排序规则,确定具有不同拓扑结构的放电节律与连续变化的参数值的对应关系,从而对实验或模型测得的任意放电模式进行参数识别.研究结果表明符号方法是研究神经放电活动动力学行为的一种有力工具.尤为重要的是,这样一种粗粒化的方法能够推广到神经电生理实验中,从复杂的实验数据中提炼更多有价值的信息.   相似文献   
242.
对柔性制造系统中的作业排序问题做了探讨,并根据作业排序的阶段性提出一种新的作业排序算法。通过一个实例,比较了其与传统算法的差异。  相似文献   
243.
基于知识的棱柱体零件制孔工序的选择和排序(下)4.处理原则处理原则建立在某些参数上。这些参数被定义成prolog的规则或简单事实。对于孔的加工,大部分参数定义为特征直径,有些定义各种工序的加工余量,其它的定义制造精度要求。直径类型由下面的语句定义:d...  相似文献   
244.
杨小东  刘波 《推进技术》2014,35(3):328-334
为了精确处理多级轴流压气机优化设计过程中的约束条件,提高优化设计可靠性,引入了随机排序微分进化算法。使用随机排序算法处理优化问题中普遍存在的约束条件,并将该算子与微分进化算法耦合。使用13个基准测试函数对算法进行了性能测试。测试结果表明该算法具有可观的精确性和稳定性。随后,对一弹用5级轴流压气机进行了优化设计,在满足约束的条件下,总压和等熵效率分别得到了1.979%和2.5%的效率提升。  相似文献   
245.
在利用机器人实施大型飞船舱体的原位加工时,对舱体旋转变位次数与机器人整体加工性能的关注引入了一双目标优化问题。本文基于机器人刚度特性和非支配排序遗传算法,提出了一种舱体变位方案优化方法。首先,设计了以机器人笛卡尔刚度为基础的特征加工质量评价指标,并建立了原位加工过程模型。其次,为应用非支配排序遗传算法,提出了一种加工过程的双染色体编码方法及相应的交叉变异算子。此外,通过修复算子处理频繁出现的非法编码,保证了算法的寻优效率。仿真及实验研究的结果表明,适当增加舱体变位次数能够有效提升机器人的加工性能,并在工质量和时间成本上实现综合优化。  相似文献   
246.
为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航司和机场三方的诉求,对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性,利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法;针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标,且为保证排序公平性,提出了航空公司延误公平性评价指标,将非受控离场航班优先级分为3类,对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量,创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型;采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法,所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案,离场航班总延误均减少50%以上,且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序,显著减少航班延误,有效提升公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序。   相似文献   
247.
248.
进场航班排序优化是提高进场航班着落效率、减少航班延误的有效方法。基于此,以最大化着落效率为目标,结合多跑道、多航路选择,考虑实际航路点限制,提出了多路径多跑道一体化进场航班排序优化混合整数规划模型。为解决大规模航班排序计算的实时性问题,提出了多航路点滚动时域控制算法。以广州白云国际机场终端区为实例进行验证,采用实际进场航班数据开展计算实验,在尾流安全间隔上,采用RECAT-CN运行标准,计算结果表明:小规模航班架次时(23架),所提模型最大降落时间比先到先服务方法提前55 s,比未优化时提前271 s;大规模航班架次时(104架),仅靠求解器在3 600 s内未找到可行解,所提算法在128.65 s找到解。所提模型和算法有效,可应用于实际航班排序优化。  相似文献   
249.
本文建立了以旅客总延误时间成本最小化为目标函数的多跑道机场离场航班排序优化模型,并考虑航路流控的影响,通过回溯算法求解,融合位置约束交换算法优先处理受流控影响的航班,最后采用南京禄口国际机场为例进行算例验证。与先进先出模式相比,优化后的离场模式降低航班延误时间效果显著,旅客总延误成本减少了44.81%,所提方法可显著提升多跑道协同运行能力,为当前多跑道机场的调度排序提供了思路与方法。  相似文献   
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