基于改进遗传算法的一类多资源测控调度问题研究

研究一类测控弧段具有优先级约束的多资源、大规模测控调度问题。首先对问题中的约束条件进行分析和处理,并建立问题的数学模型。进而针对问题特点,以遗传算法为基础,通过设计选择适当的交叉、和变异算子,设计了一种改进的遗传算法。最后通过算例计算表明,应用该方法求解此类测控资源调度问题具有较为理想的性能,是合理、有效的。


     

加力燃烧室NOx排放生成规律试验分析

实现航空发动机大推力通常采用加力燃烧室设计,燃烧室进气温度升高会同步导致排放尾气中NO_x浓度提高.采用典型加力燃烧室主稳定器的V型结构试验件,测试加力燃烧前后(进口600 ℃,出口600~1 200 ℃)燃烧室排放断面的NO_x浓度分布,通过相同流场4种试验工况的NO_x生成浓度组分和氧含量变化分析,验证了加力燃烧室NO_x生成以热力型NO为主的"高温、富氧、贫油"燃烧特性.结果表明加力燃烧室燃烧过程中消耗的氧含量大多贡献于CO₂增量,在800~1 000 ℃燃气排放温度范围内,不完全燃烧产物CO对NO的热力生成有明显抑制作用.     

企业生产安排通用的优化模型

研究企业如何安排设备维修计划才能获得最大利润的问题。以总利润为目标函数,以生产量、库存量、维修设备为约束条件建立线性规划模型,用Lingo软件求解可得最佳生产安排计划。本模型为企业提供了生产计划安排的通用模型,具有现实意义。     

基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法

为解决复杂产品制造系统面临的多品种、小批量的生产计划与控制问题,参考APS的计划模型,提出了一种基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法。该方法通过在不同的计划与调度层面集成传统生产计划与控制方法、TOC理论和启发式规则的特性,辅助车间快速有效地实现生产作业控制。该方法最终实现于制造执行系统(MES)平台,通过在某制造企业的应用,验证了其可行性和有效性。     

航天军工产品生产线建设项目中可重构制造系统的实现

面对多品种、变批量以及快速响应的生产模式,航天军工企业建立可重构制造系统是提升整体生产能力、提高核心竞争力的有效途径。本文从生产线建设项目实施角度,分析了项目可行性研究阶段在生产线布局规划中考虑可重构制造系统实现的必要性,提出了可重构制造系统实现的方法和流程。     

基于无线公用网的煤气生产及输配过程的监测系统

本文提出了一种基于无线公用网的对煤气生产及输配过程进行监测的系统设计,该系统可以对煤气气源厂、煤气储备站及全部中压输气管的煤气压力,存量,温度等生产工况进行实时可靠的监测与调度。文章简要介绍了GPRS技术和系统流程,详细阐述系统的工作原理和监测终端具体软硬件设计。     

飞机地面除冰运行决策模型研究

对飞机地面除冰过程进行了分析,提出了一种包含航空公司、地面服务公司、机场除冰指挥三类Agent的多Agent飞机除冰调度模型．模型中每类Agent均采用归类式Agent结构。给出三类Agent的行为规则,按照“优先级高先服务”的原则为航班分配除冰资源。运用JADE软件开发框架开发Agent智能体,并就模型的可靠性、公平性、资源效用性进行了仿真研究,仿真结果验证了该模型的有效性.     

实时嵌入式软件测试执行引擎的设计与实现

自动化的实时嵌入式软件测试中,测试描述执行系统的设计与实现是需要解决的关键问题之一.基于面向对象的思想,设计和实现了实时嵌入式软件测试描述语言的执行引擎.介绍了测试描述驱动的实时嵌入式软件自动化测试过程,并在此基础上提出了测试描述执行引擎的总体设计方案,阐述了编译过程和执行过程的实现方法,给出了符号表管理中哈希函数及其冲突的解决方法和基于SBRMS(Segment-Based Rate Monotonic Scheduling)调度策略的测试描述执行过程.对引擎的执行效率进行了评估和分析,结果表明,通过合理控制测试描述的规模和并发执行个数,测试描述执行引擎能够满足实时嵌入式软件自动化测试对实时、并发特性的要求,并具有良好的可移植性.     

基于改进遗传算法的移动目标成像侦测任务规划问题研究

基于先验信息调用成像侦察卫星监控陆地或海洋移动目标动态信息是卫星成像侦察面临的新 课题。在已知移动目标位置等先验信息基础上,动态构造目标可变潜在区域及其运动预测模 型,利用STK辅助构造其候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上 对动态可变区域成像卫星调度问题进行建模,并设计了一种基于模拟退火算法及遗传算法的 改进遗传算法对问题进行求解,得到近最优的移动目标成像侦测方案。最后通过实例及算法 对比验证了规划模型及算法对解决该类问题的合理性和有效性。
     

基于图染色理论的并行测试任务调度算法

目前的自动测试系统大多数采用串行测试的工作方式,测试效率很低.针对这个问题,建立了基于图论的测试任务关系模型,用"图"来描述测试任务占用仪器资源的情况,将测试任务调度的工程问题转化为图论中的数学问题.在测试任务关系模型的基础上,提出了两个任务调度算法:CTG算法和CTG-T算法.对于多个测试任务,利用这两个算法可以得到并行度最大或者测试时间最短的任务分组方案,能有效地实现并行测试.这两个算法是基于图的染色理论得到的,对其正确性进行了理论分析和实例仿真.两个算法已经在实际系统中得到了实验验证,结果表明能够大大提高自动测试系统的测试效率.