关于内部资本市场效率问题的相关研究综述

本文对内部资本市场效率问题的相关研究进行了归纳总结,系统性的介绍了国外国内关于内部资本市场效率问题的主要研究成果。     

机场地面等待时隙分配的公平性和效率性研究

为实现地面等待程序中计划进场时隙的公平高效使用,先通过分析RBS、E-RBD等算法的不足,结合地面等待程序中天气许可时刻的不确定性理论,建立地面等待时隙分配的多目标公平效率折中模型,最后根据具体机场的实际容量水平和天气许可时刻的分布概率,计算证明了模型在有效减少延误的同时增加时隙分配的公平性。     

考虑优先级的交叉口航班汇聚排序问题研究

为了有效地利用航路资源,减少飞行延误总成本,建立了改进的航路交叉口汇聚排序模型。为加快求解速度,分析了影响航班延误成本的因素,给出了权重赋值表,改进了现有算法,并用FCFS算法与改进算法进行了算例分析。仿真结果表明,改进算法通过对交叉口航班各属性赋权值可有效进行优先等级划分,完成时隙分配和航班排序的快速计算。采用改进给出的优化排序策略可减少延误飞行的总成本,具有一定的实用性。     

控制分配在复杂飞行控制系统中的应用设计

在常规反馈控制设计的基础上,将控制分配技术应用到多操纵面飞控系统的设计中,从而合理、有效地解决多个操纵面的协调操纵和综合分配问题,并应用控制分配算法完成综合飞行/推力矢量控制和操纵面故障重构控制两类应用设计。仿真表明,多操纵面飞控系统设计能够提升飞机机动性和安全可靠性,设计方法具有较好的工程应用价值。     

一种基于广义逆的无人机鲁棒控制分配方法

针对无人机广泛采用先进操纵面带来的控制分配问题,提出了基于闭环广义逆的鲁棒控制分配新方案。在基于广义逆的控制分配方法基础上,加入了控制量对应状态的反馈,分析了新方案的可行性,给出了采用新方案后闭环系统稳定的充分必要条件,提出了新的控制分配律设计方法,并研究了闭环系统的稳态特性。数值仿真验证结果表明该方案能够解决先进布局无人机飞行控制系统的控制分配问题,可推广至广义的控制分配领域。     

多操纵面飞翼布局作战飞机的控制分配方法

飞翼布局作战飞机取消了升降舵和常规方向舵,采用冗余的新型多操纵面配置新方案,并使用大偏角的阻力方向舵来实现其偏航操纵.阻力方向舵的偏转会同时引起3个轴向的附加力和力矩,且具有单侧偏转为偏航操纵、双侧偏转为增阻减速的功能特点.为了解决这类新布局飞机操纵面多于控制指令的冗余设计和操纵面无明确功能轴向的新问题,在其飞行控制系...     

LTPB网络带宽分配策略的实时性能研究

研究LTPB(线性令牌传递总线)在通信网络中保证消息实时传输的带宽分配问题.LTPB网络带宽的分配是以保证网络消息的实时传输为目标的,网络中关键参数(一定时间内发送消息的最小量)的准确与否将关系到网络带宽分配的合理性和有效性.通过对带宽分配方法实时特性的分析,发现了当前分析方法中的不足,提出了"最差情形"的概念,并以此建立了合理的推导模型,得出了有关LTPB网络实时性分析的关键性结果,并为下一步寻求更优的带宽分配方法提供了可靠的分析基础.      

弱测量数据下的关机时间估计及其精度分析

通过分析关机后无助推的飞行器落点预报的问题,可以知道落点的精度取决于关机点处的轨道参数,即时间、速度和位置的准确程度,其中关机时间是影响落点精度的主要因素。文章主要研究了在测量数据不完整或缺少的情况下对关机时间的估计问题,并对其精度作了分析,并给出了仿真结果。     

快速Max-Min公平带宽分配算法稳定性分析

高QoS的网络传输要以一个稳定的连接作为保证,这就要求资源分配算法要有良好的动态稳定性,但公平分配算法的稳定性还没有得到人们的普遍重视。鉴于Max-Min公平带宽分配方案的实现算法─渐次填充算法的收敛速度太慢,本文提出了快速Max-Min公平分配算法,该算法用多次平均值来快速逼近公平资源值,巧妙的回避了渐次填充算法步长和收敛速度间的矛盾,大大提高了收敛速度。最后,本文对该算法进行了摄动分析,并证明了该算法的稳定性。     

Uncertain multiobjective redundancy allocation problem of repairable systems based on artificial bee colony algorithm

Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach.