一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

基于标准弹道点的最优制导方法

由于基于需要速度的显式制导方法要确定虚拟目标点,虚拟目标点的确定要对地球扁率和再入阻力的影响进行修正,存在着百米以上的修正误差,为此提出了基于标准弹道点的最优制导方法,即将标准弹道的某点作为目标点进行需要椭圆轨道计算及最优入轨控制。提供了采用弹上迭代制导方法实现最优控制,同时给出了预测关机参数的需要椭圆轨道终端约束校正方法。该制导方法无需进行地球扁率和再入阻力的影响修正,可以减少方法误差,仿真计算证明了这一点。     

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。     

零差激光干涉仪在超低频大振幅振动测量中的应用

介绍了利用正交的零差激光干涉仪测量安装于振动台面被测靶体的位移,实时计算出运动速度和加速度,从而实现对位移达1m的超低频振动传感器的实时绝对校准。     

一种基于小波技术的GPS/SINS组合导航技术及试验

GPS／SINS的组合被认为是比较理想的导航系统,是目前导航技术发展的主要方向。为了进一步提高GPS／SINS组合导航系统的精度,文章在介绍了小波去噪原理的基础上,提出了一种基于小波技术的GPS／SINS组合导航系统新方法,并通过实际的静态试验给予验证。试验结果表明,采用该方法以后,组合导航系统的各项导航参数精度得到了非常明显的提高。     

基于对偶原理的二子样划船补偿算法

划船补偿算法一般以典型划船运动为基础,利用最优化理论来进行推导.圆锥补偿算法不仅可利用最优化理论,还可利用Goodman-Robinson理论进行推导.利用对偶原理,将Goodman-Robinson理论下得到的二子样修正圆锥补偿算法推广至划船补偿算法设计中,得到一种改进的二子样划船补偿算法.在典型划船运动条件下,对得到的划船补偿算法进行了数字仿真,并与二子样优化划船补偿算法进行了对比研究.仿真结果表明,此改进二子样划船补偿算法能提高速度更新精度.     

基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法

投影寻踪方法能有效提取数据中的非高斯结构凸显异常信息,但在求解最优投影方向时存在计算量大、运行时间长的问题,为提高处理效率,提出一种机群环境下的并行算法.选用偏度和峰度组合作为投影指标,将所有像素光谱作为特定投影方向集依次搜索,求解最优投影方向.在并行计算各候选方向投影指标时,分割图像数据分布存储于各机群结点,数据子块朝候选方向并行投影后,将指标计算式变形分解,使各结点在指标计算过程中所需数据均为本地数据,解决数据局部性问题,并采用一种"轮流作主"的机制提高算法负载均衡程度.利用实用型模块化高光谱仪数据在机群系统上进行测试,达到了较好的加速效果,表明该并行算法具有良好的并行性能.     

超声波流量测量中流速计算方法的对比

超声波流量计(UFM,Ultrasonic Flow Meter)通过测量管路中顺流和逆流方向的超声波传播时间变化计算流速,因此超声波传播时间的准确测量对流量计的精度影响至关重要.对超声波流量计的测量方法进行研究,从环境温度的变化、时间测量的准确性、不确定度的计算3个方面,对比超声波传播时间差法和频率差法对流量测量精度的影响.通过超声波流量测量实验,验证了在流量计未校准的情况下,与频率差法相比,时间差法的测量精度更高,且其校准系数曲线的线性度更好,校准后可在全流量范围内获得更高的测量精度.     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

基于FGN输入流的G/D/1排队模拟

传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量.通过实验仿真,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数,并对以FGN为输入流的G/D/1排队模型作了定性分析.结果表明在输入流的强度和方差基本相等且系统利用律大于某一阈值的情况下,队列平均等待时间随Hurst参数增大而显著增长.同时指出在相同的条件下考察队列尾部特征,具有有限队列长度的G/D/1排队模拟结果要远优于无限队列长度下的理论分析结果.