考虑多故障的测试性建模改进方法

分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性.     

散点状分布危险天气区域下的航班改航路径规划

针对沿航线散点状分布的危险天气区域影响下的航班改航问题,提出了基于多目标遗传算法(MOGA)的航班改航路径规划方法。首先建立了基于网格的改航环境模型,并给出散点状分布危险天气区域的描述方法。然后以改航航段的航段距离、平均偏离距离和转弯点个数为目标,应用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对改航路径规划进行研究,提出了适用于改航路径规划的编码方法,同时引入了删除算子。最后,以昆明—广州航线为例,研究了散点状分布危险天气区域下的改航路径规划,并与基于多边形的改航路径规划算法作了比较。仿真结果表明：采用本文方法运行一次即可得到多条安全、可行的改航路径,且无需先验知识,为决策者选择改航路径提供了充足的依据。     

Design and Optimization of Press Bend Forming Path for Producing Aircraft Integral Panels with Compound Curvatures

In order to find out the optimal press bend forming path in fabricating aircraft integral panels, this article proposes a new method on the basis of the authors' previous work. It is composed of the finite element method (FEM) equivalent model, the surface curvature analysis, the artificial neural network response surface and the genetic algorithm. The method begins with analyzing the objective's shape curvature to determine the bending position. Then it optimizes the punch travel at each bending position by the following steps: (1) Establish a multi-step press bend forming FEM equivalent model, with which the FEM experiments designed with the Taguchi method are performed. (2) Construct a back-propagation (BP) neural network response surface with the data from the FEM experiments. (3) Use the genetic algorithm to optimize the neural network response surface as the objective function. Finally, this method is verified by press bending a complicated double-curvature grid-type stiffened panel and bears out its effectiveness and intrinsic worth in designing the press bend forming path.     

无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

微型飞行器螺旋桨的气动优化设计

提出了一种用于微型飞行器螺旋桨的气动优化设计方法。该方法分为两部分：基于有限片桨叶涡流理论的气动性能计算和采用遗传优化算法的优化设计。在优化过程中，用贝塞尔样条描述桨叶的宽度和安装角沿半径的分布，考虑了桨叶不同剖面处雷诺数的变化，以螺旋桨的推进效率作为目标函数得到了桨叶沿半径的宽度、安装角的最佳分布。设计结果表明，该方法能够得到工程上实用的设计结果。最后，根据该方法制作了用于螺旋桨气动设计和性能计算的软件，该软件能方便数据输入，直观显示设计结果。     

利用遗传算法进行稠密视差图估计

提出了一种利用遗传算法解决立体匹配问题的方法以获得稠密的视差图。与以往方法不同．本将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的一个。在大量的优化算法中，已经证明对于具有广阔搜索空间的全局优化问题，遗传算法是一种潜在的有效方法。从这个思想出发．本把每一个视差图看作是一个进化个体．并把视差值作为染色体进行编码．因此该算法中．一个个体将会包含大量的染色体。然后，把一些匹配约束转化形成目标函数，利用遗传算法去搜索待解决问题的全局最优解。另外，为了减少匹配上的不确定性以及时间消耗，中还采用了从粗糙到细致的层次化匹配策略(coarse—to-fine strategy)。最后给出合成图与真实图的匹配实验结果．以验证该方法的性能。     

作业车间动态调度研究

系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。     

星敏感器中快速星跟踪技术

跟踪模式是星敏感器的主要工作模式之一,跟踪过程的快速性直接影响星敏感器的整体性能.提出了一种快速星跟踪算法.在跟踪算法的3个耗时环节,分别采用了分区星表、阈值映射、先排序后匹配识别这3种方法,以提高跟踪过程的快速性.其中分区星表法将整个天区分成了若干个子天区,使得在星体映射时,只是搜索星敏感器视轴指向附近的部分子天区,而不是搜索整个天区,减少了搜索星体的数量;阈值映射法,在满足精确度的情况下,设置被跟踪星体的数量阈值,只有被跟踪的星体数目少于此阈值时,才进行星体映射,减少了映射次数;先排序后匹配识别法,先根据星体在星图中的坐标值进行排序,然后再进行匹配识别,减少了那些距离较大的无谓的星体间的匹配识别.仿真测试结果表明,这3种方法的采用,提高了跟踪算法的快速性,提高了星敏感器的整体效能.      

自适应OFDM采样频偏估计算法

修正了基于数据判决的采样频偏估计公式,提出一种自适应采样频偏估计算法,利用离散导频估计频偏变化,从而得到参与估计的数据符号间隔,并且同时使用信道估计结果和接收数据对采样频率偏差进行估计,达到提高估计精度的目的.仿真表明,在高斯白噪声信道下,新算法估计精度比基于数据判决算法和基于离散导频算法高3 dB左右;在多径信道下,新算法的估计精度比其他两种算法提高5 dB以上.实验结果表明,该算法的星座收敛速度快,提高了接收机性能.