构建数学模型 优化贴装过程

贴装优化问题直接关系到表面贴装工艺的效率。本文以JUKI．2010／2020贴片机为试验平台,根据该机型结构及贴装过程,把贴装优化问题的描述为最小权重匹配问题（MWMP）以及非对称旅行商（TSP）问题,构建了一种新的优化模型：把时间优化转化为距离优化,并应用启发式算法进行软件编程。通过生产企业的6块PCB板的对比实验,证明了该数学模型和算法是合理的。     

基于任意长度的数据帧头搜索实现方法

为解决卫星海量数据传输多样化问题,提出一种基于任意长度帧头的数据流搜索的实现方法。首先阐述了卫星地面基带处理系统的总体设计流程,然后针对传统的搜索特点介绍了传统的数据帧头搜索方法,最后给出了一种基于任意长度帧头的数据流的实现方法,对该方法进行了详细流程介绍。结果表明,与传统的搜索机制相比较,文章提出的搜索方法具备高速率、高准确率和使用范围广的优点。     

电子技术基础课程双语教学模式的研究与实践

哈尔滨工业大学实验学院的电子技术基础课程采用双语教学模式.本文就课程内容更新、教学方法改革、教材建设和电子教案的制作等内容进行了初步尝试,研究了既适于国内教学环境,又能体现国际先进教育教学理念的电子技术基础课程双语教学模式.教学实践证明,电子技术基础课程双教学模式取得了很好的教学效果,受到学生们的普遍欢迎.     

X射线脉冲星导航中相位模糊度解算

分析了脉冲星相位观测量的特点,介绍了采用单差、先双差后单差、航天器钟差辅助检验等三种模糊度搜索方法.利用仿真数据对比了三种方法检验的效果.通过计算,先双差后单差检核方法明显优于单差检核的方法.解算航天器钟差同样可起到辅助检核的作用,提高模糊度搜索的成功率.模糊度搜索受时间误差、脉冲星位置误差的影响较小,受相位误差影响较大.进行模糊度搜索时,在寻求较少模糊度组合数的同时,应优选几何结构好、测距误差小的脉冲星组合.     

基于遗传算法的地磁匹配搜索策略

为降低导航成本,提出仅利用磁测计和里程计的地磁场匹配定位方法.为解决搜索空间过大的问题,提出以遗传算法在匹配区域搜索可能路径的方法.该方法以相关性度量作为适应度函数,交叉与变异仅针对点列的相对关系完成,提出用局部适应度函数自适应调整交叉概率与变异概率.仿真结果表明,该方法可以有效完成地磁匹配导航中任意形状路径的匹配.     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

基于代理模型的航天器振动夹具优化方法

航天器振动夹具的一般设计原则是在避免安装干涉的前提下,尽量提高其刚度,同时减小自身重量对试验条件制定的影响。文章从提高振动试验夹具设计的效率出发,在优化过程中引入Kriging代理模型来代替原有的动力学输入输出关系,最大程度地减少优化迭代过程中有限元模型重构与求解次数。为进一步提高代理模型更新的效率,提出了一种混沌邻域搜索的多点加点准则,在发掘当前最优点的同时,有选择性地加入了更多的预测点,用以快速改善代理模型的局部代理精度。数值仿真针对典型航天器力学环境试验夹具的几何参量进行优化,优化结果验证了该方法的有效性与高效性。     

一种基于模式搜索的大尺寸测量移站坐标转换方法

针对空间大尺寸测量的移站坐标转换，提出了最小二乘坐标转换数学模型和基于模式搜索的参数求解方法，实验证明该方法具有理论正确性和实际可行性。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...     

基于并行禁忌遗传算法(PTGA)的预警卫星传感器调度研究

对预警卫星的传感器调度进行了研究，提出了传感器管理调度的系统组成。通过对传感器调度的分析，建立起相应的数学模型，定义了评价指标。结合并行遗传算法和禁忌搜索的特点，提出了一种新的解决预警卫星传感器调度问题的并行禁忌遗传算法(PTGA)。该算法采用多种群和禁忌搜索思想改进遗传算法的性能，从而提高整个算法的收敛速度和精度。实验结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题，并优于一般启发式算法。