Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

Accelerating NLTE radiative transfer by means of the Forth-and-Back Implicit Lambda Iteration: A two-level atom line formation in 2D Cartesian coordinates

State-of-the-art methods in multidimensional NLTE radiative transfer are based on the use of local approximate lambda operator within either Jacobi or Gauss–Seidel iterative schemes. Here we propose another approach to the solution of 2D NLTE RT problems, Forth-and-Back Implicit Lambda Iteration (FBILI), developed earlier for 1D geometry. In order to present the method and examine its convergence properties we use the well-known instance of the two-level atom line formation with complete frequency redistribution. In the formal solution of the RT equation we employ short characteristics with two-point algorithm. Using an implicit representation of the source function in the computation of the specific intensities, we compute and store the coefficients of the linear relations J=a+bS$J=a+\mathit{bS}$ between the mean intensity J and the corresponding source function S. The use of iteration factors in the ‘local’ coefficients of these implicit relations in two ‘inward’ sweeps of 2D grid, along with the update of the source function in other two ‘outward’ sweeps leads to four times faster solution than the Jacobi’s one. Moreover, the update made in all four consecutive sweeps of the grid leads to an acceleration by a factor of 6–7 compared to the Jacobi iterative scheme.     

一种绕飞编队卫星星间链路系统的总体设计方法

为了建立高精度相对定位编队卫星的星间链路,提出了一种基于GPS的绕飞编队卫星星间链路系统设计方法。针对我国首次以InSAR为背景的任务,以某绕飞编队星座星间链路系统总体方案为例,利用STK/MATLAB分析软件,对天线覆盖区与组阵进行了仿真分析,并根据分析结果做了系统优化,包括星间轨道构型、天线设计组阵图、天线安装位置、链路预算、星间通信措施设计分析以及电磁兼容性分析等。结果表明:基于GPS的编队卫星能够从系统角度优化设计建立星间链路,从而完成编队跟飞、绕飞期间的星间通信与测量任务,为卫星建立星座构型、相对定位测量提供了可靠、稳定的传输通道。该设计方法可为同类卫星或其他类型卫星星间链路系统设计提供参考。     

壁面吊挂清洗机器人碰壁缓冲问题研究

从机器人自动上壁及缓冲的需求出发,分析了机器人拉力形成的机理、碰壁的原因和过程.利用空气动力学原理,给出了拉力的计算方法,采用机器人物理样机进行实验,对计算结果进行了验证.在拉力的作用下机器人与壁面贴合,同时伴随碰撞,其间冲击能量的吸收由机器人裙边和支撑机构所构成的缓冲装置承担.前者还要保证机器人贴壁后的密封,因此刚度不宜过大,后者还要保证机器人在壁面上稳定行走,因此它的刚度又不宜过小.给出了缓冲装置刚度的确定方法及其在裙边和支撑机构上的分配准则,可用于工程分析.     

对某型航空发动机参数的调整分析

分析某型发动机部件对有关性能参数的影响和调整机理,针对因部件效率下降较多引起的性能参数不能同时符合技术要求的问题进行分析,提出适当减小喷管喉部截面面积最小液压限制值来进行调节,使之符合技术要求。     

基于Tersoff-Brenner势的航天器群图形编队研究

从分子动力学模拟角度提出了一种分布式航天器群导航控制方法,可使行星中心开普勒轨道上的航天器群在有限的感知信息条件下自发实现图形编队.该法基于人工势场技术,主要分为两个部分：改造自C-W方程的外围全局汇聚势场和基于Tersoff-Brenner势的局部塑形势场.前者将各航天器导引至预设汇聚点附近,后者进一步使各航天器自我调整彼此相对位置,最终编成期望构型.此外,引入一速度依赖型耗散项以确保任意初始分布条件下图形编队均收敛.通过地球同步轨道上航天器群正四面体构型（含中心,即金刚石结构单元）编队仿真,验证了所提方法的有效性和优越性.将编队脚本简单修改,该法还可方便用于其它类碳元素同素异形体构型的塑造,如石墨晶体结构单元正六边形等.     

基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型特点

相比传统的预定目标选择方法,基于编队形状的反舰导弹预定目标选择方法是一类新方法。为了便于进一步研究具体算法,需要研究基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型的特点。该类方法的实质是将目标选择问题转化为点集匹配问题,因而文章从点集的信息来源、点集之间的变换关系、点集之间的映射关系、点集之间的距离函数等方面分析了模型特点,并根据这些特点将基于编队形状的反舰导弹预定目标选择算法分为2类：即基于迭代收敛的预定目标选择算法和基于变换位置集合的预定目标选择算法。     

空中力量体系分布式决策机制研究

针对空中力量体系对抗实际,抽象出空中力量体系的决策网络,进而分析分布式决策的概念及内容,构建空中力量体系分布式决策机制,提出协商轮次、方案包容度、方案接受度、方案分散度等概念,给出了分布式决策机制运行流程,最后通过Matlab软件进行实例仿真。研究结果表明,该决策机制能够快速、有效地实现分布式决策。     

关于轰燃定义、机理和判据的讨论与分析

通过对常见的几种轰燃定义的对比分析,对轰燃进行了新的定义,认为轰燃是室内火灾发展到一定阶段引起非连续介质着火燃烧的现象;在此基础上,根据燃烧学原理提出了轰燃发生的机理,即可燃挥发份和高温烟气层接触发生的剧烈氧化还原反应;并提出了预测轰燃的通用判据,即火灾时室内其它可燃物热解产生的可燃挥发份迅速和空气混合,达到其着火浓度下限且接触到超过可燃物自燃点的高温烟气层。