参数化产品族递进式优化设计方法

基于产品平台技术,提出了基于混合进化算法的参数化产品族递进式优化设计方法.建立了参数化产品族的递进式优化设计流程,提出改进的强度Pareto进化算法(SPEA2+)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合的多目标混合进化算法对参数化产品族设计问题进行优化,混合进化算法使用了两类种群进行求解,解决了同步进化带来的数据扰动问题.在参数化产品族递进式优化设计过程中,首先优化产品族设计平台,建立参数化产品族设计问题的多目标优化数学模型,通过产品设计参数的敏感度分析和变差指数计算,划分产品平台的设计常量和设计变量,形成稳健的产品平台来获得最优参数.然后对产品族中实例产品的多个性能进行优化,在已有的产品平台基础上,优化设计变量的取值.最后,以电动机产品族的递进式优化设计过程为例证明了该方法的有效性和适用性.      

静电电荷衰减试验仪校准装置建标研究

静电电荷衰减试验仪是测试静电耗散材料衰减时间的仪器,对该仪器校准标定时,主要针对半衰期这一指标进行比对验证。因此该校准装置系统需构建正、负极性可变,电压和时间可调的指数衰减曲线;研制测试用标准分压器和考核分压器;测试结果由数据采集卡和计算机完成;同时对整套系统的不确定度进行了评定。     

基于MNDWI水体指数的ASTER与ETM+影像交互比较研究

世纪之交以来相继发射的各种新型传感器给遥感领域带来了一个新的热门课题,即多种传感器影像之间的交互比较(Cross Comparison)。通过3对同日过空的ASTER与ETM+影像对,分别基于影像原始DN值、ICM模型反射率和IACM模型反射率数据来对这两种传感器影像的水体指数(MNDWI)进行综合对比,并提供了两种传感器MNDWI指数互为转换的关系方程。结果表明,ASTER与ETM+影像分别基于三类数据(DN、ICM、IACM)计算的MNDWI指数间,均存在很强的线性相关关系,决定系数都大于或接近0.9。精度验证表明,ASTER与ETM+影像MNDWI指数互为转换的关系方程具有很高的精度,其误差RMSE介于0.057～0.073之间;且以基于IACM模型反射率的结果最为稳定、精度最高。因此,推荐使用该模型数据来进行这两种传感器影像MNDWI指数的互为转换。     

直径≤d的对称本原有向图的广义本原指数集

给出了含有自环的直径≤d的全体n阶对称本原有向图的第k(1≤k≤n)个广义本原指数的上确界,并证明了这类有向图的第k个广义本原指数集为:当1≤k≤d时,E0d(n,k)=1,2,…,d-1+k,当d+1≤k≤n时,E0(n,k)=1,2,…,2d。     

实测数据与标准地磁模型的比较

利用国际标准地磁模型,可以计算出任意点的磁场强度。本文对“风云一号”卫星的磁强计测量数据与标准地磁模型计算结果进行了平静期吻合性的比较。分析了地磁强度绝对值的地理分布规律以及平静期南大西洋磁异常区的数据变化情况,为进一步分析地磁扰动时期的变化情况打下基础。     

上证50指数与其衍生品的波动特征及溢出效应

全球金融市场波动加剧,市场投资者规避风险需求增加,对具有风险规避功能的金融衍生品与其标的资产之间波动率相互影响的研究显得尤为重要.文章对上证50指数、上证50股指期货与50ETF三者之间的波动率溢出效应进行了实证研究,发现:上证50指数和上证50股指期货均对自身存在负向溢出,且三者收益率之间也存在均值外溢;上证50指数...     

基于预测的计算网格负载平衡研究

计算网格中负载平衡有着重要的作用和显著的效果.预测节点性能是实现动态负载平衡的关键,本文首先引入预测网格节点性能的指数平滑算法,讨论了平滑系数的选取方法.然后设计一个负载平衡实验,实验证明使用基于该预测算法的动态负载平衡与静态负载平衡和不使用负载平衡时任务执行效率有明显的提高.     

基于两种卫星传感器的不透水面提取指数比较

不透水面是城市化过程和环境品质影响评价的重要指标,快速、精确地从遥感影像上提取不透水面信息对分析城市扩张、地表结构变化和评价生态环境品质具有重要意义.前人已经提出了多种指数模型来识别不透水面信息,但是,裸土和沙地的干扰始终是困扰不透水面提取精度的一个主要因素.文章以分布有大量裸土和沙地信息的银川市部分区域为研究区,使用...     

Mg-Cu-Y非晶态合金的晶化动力学研究

通过差热分析仪(DTA)研究了非晶态合金M g65Cu25Y10的晶化动力学过程,根据K iss inger峰移法和A rrhe-n ius方程计算了其晶化激活能,发现等温晶化动力学在晶化体积转变分数x为0.15~0.85范围内符合J-M-A方程,493 K下的平均A vram i指数n大于3,而在553K和623 K下的A vram i指数n约为2。运用阶段A vram i指数和阶段激活能,研究了等温晶化过程中不同阶段的形核和长大过程。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。