基于混合人工蜂群算法的并行测试任务优化研究

并行测试技术可以同时进行多个任务的测试,提高资源利用率,节约测试成本;并行测试调度问题是一种复杂的组合优化问题,是并行测试技术的核心要素;并行测试系统作为并行测试技术的载体,自身的性能和求解效率尤其重要;文章对并行测试完成时间极限定理进行了研究,建立了并行测试任务调度的数学模型,分析了传统元启发式算法求解并行测试问题的不足,提出了基于动态规划的递归搜索技术和人工蜂群算法相结合的混合人工蜂群算法,并采用整数规划精确算法和遗传算法对混合人工蜂群算法进行验证;得出结论采用混合人工蜂群算法进行并行测试任务的调度节约了接近50%的时间,降低了约20%的硬件资源占用,提高了测试效率,可以满足工程实际的应用。

负载横移扰动下人体步态频率变化特性

为了研究人体行走时适应负载横向动态干扰的机制,从而设计可靠的穿戴式机器人辅助策略,提出采用基于双自由度受迫振动模型构建人-负载耦合系统。基于机械振动原理分析人-负载耦合系统特性,给出不同行走频率对人和负载位移的影响,提出人体通过调节行走频率适应负载横移扰动影响的假设;搭建负载横向动态干扰人体行走实验平台,获得实验对象无负重行走以及负载横向扰动下的肌肉协同特征及腿部激励频率,并与仿真结果进行对比分析。实验结果表明:负载横移扰动下人体行走是一个适应性调整并最后进入动态稳定的过程。其中,在负重情况下的人体上肢躯干摆动幅度比无负重情况下摆动增幅大60%,人体通过调整行走频率以及相关肌群肌肉协同策略来减少负载横向动态干扰带来的上肢躯干摆动影响。在负重情况下,不同行走速度的步态频率均趋向于人-负载耦合系统的固有频率,设定常速频率与固有频率相同,慢速下行走到达稳态时腿部激励频率上升4.30%,快速下腿部激励频率下降2.71%,负重下的行走控制策略与无负重下的行走控制策略相比发生了改变,以适应负载横移扰动带来的影响。

超空泡航行体的可视化控制仿真实验设计

为解决在水下航行体控制教学中存在的学生对控制结论的理论仿真曲线和实际控制效果难以充分联系的问题,对一种超空泡航行体模型的可视化控制仿真实验的设计进行了研究。实验首先建立了超空泡航行体的三维可视化模型,然后将模型带入具有PID控制算法的Simulink仿真环境中进行可视化仿真,最后对可视化仿真界面和传统仿真曲线中的超空泡航行体的状态参数变化进行对比。实验结果表明,超空泡航行体状态参数的变化符合控制要求,且在可视化界面和传统仿真中具有一致性。学生在实验中能够直接观察控制效果,有利于培养学生掌握控制系统计算机辅助设计的能力,并建立独立思维及创新意识。

改进小波变换下的永磁同步电机机械故障识别

针对永磁同步电机部件参数具有延续性关联性特征,机械故障特征难以提取,导致识别精准度较低的问题,研究改进小波变换下的永磁同步电机机械故障识别技术。建立永磁同步电机内定子、转子的同步状态参数数学模型,通过三相方程按照正弦分布变化规律,得到在电机正常同步状态下各项参数的周期性数据,以该值作故障状态特征提取的初始参照。以永磁同步电机内高、低频作为特征提取尺度,基于改进小波包变换完成电机机械故障特征信号重构提取;基于Kalman滤波残差估计算法计算重构信号的故障残差值,与初始状态对比,完成故障识别。经过实验证明,所提方法识别精准度高,可以识别出短路故障下的三相定子电流和电机输出转矩,具有一定的实用价值。

编程式数值模拟模块化建模思想及工程应用

针对编程式数值模拟需反复输入命令和参数、辅助运算和操作量大、费时耗力等问题,以龙泉煤矿切顶卸压沿空掘巷为工程背景,探讨数值模拟模块化建模的思想内涵以及使用FLAC3D 5.0和3DEC 5.2软件解决该问题的方法。结果表明:把模拟过程分解为若干个子模块如建模模块、边界固定模块、本构关系赋参模块、开挖工作面模块、开挖巷道模块、切顶卸压模块、锚杆(索)布置模块、图片提取模块、监测点布置模块、监测数据提取模块、数据可视化模块等,各个子模块作为“黑箱”独立运行,可相互组合和嵌套;子模块内部关系明确,外部接口标准,可移植和二次开发,实现跨模型建模时的“搭积木”式调用;模块化数值模拟建模方法用最少的参数表示最多的变量,可极大提高修改模型和参数研究的效率,实现修改一个参数,生成一个模型,改变一系列参数,得到一系列图表,运行过程无人值守,任务结束自动关机;模块的“黑箱”化过程需要投入大量精力,从长远看,模块化建模思想和方法可为参数对比研究和跨模型开发提供“一站式服务”,节约广大研究人员的时间和精力。

基于相同传播距离路径的兰姆波无基准损伤概率成像

针对兰姆波损伤概率成像需要参考基准的问题,提出了一种基于相同传播距离的兰姆波无基准损伤概率成像算法。首先求解每条路径上信号的功率谱密度,然后将相同传播距离路径上的功率谱密度值进行分组,将每组的功率谱密度最大值对应的路径视为无损路径,并与同组的其他功率谱密度值进行比较,构建损伤指数,最后结合损伤概率成像算法来识别损伤位置。结果显示,该无基准损伤成像算法对检测区域内多种类型损伤定位成像的相对误差在6%以内,能够对缺陷进行准确的定位成像。

电场强度对凸柱面静电空气喷涂特性及成膜影响

为研究电场强度对凸柱面静电空气喷涂成膜分布影响问题,运用Euler-Lagrange法创建凸柱面静电空气喷涂成膜模型,采取多区域网格对其计算域进行划分并使用SIMPLE算法对该模型求解计算。仿真结果表明:电场强度对凸柱面静电空气喷涂计算域中电势的空间散布无影响,距离极针越近,电势等势线分布越密集;场强对喷雾流场分布有较大的影响,极针输出电压越高,成膜面附近喷雾流场的气相速度越大、气流的笼罩范围也越广;场强对喷雾流场中的涂料液滴分布有较大的影响,随着极针输出电压升高,涂料雾滴空间散布越广,涂料液滴的破碎明显,涂料雾滴合并减弱;场强对喷涂成膜规律影响显著,随着场强增大,涂膜从椭圆形逐渐变为椭圆环形,成膜面积越来越大。

基于负载预测的无线移动网络数据拥塞控制方法

针对移动通信系统中的无线网络,当前的拥塞控制方法在部署数据传输和处理节点时,部署方式多为单目标模式,即每个节点只关注自己的目标任务,导致控制效率较低、数据丢包率偏高。为此,文章基于负载预测结果,设计了新的无线移动网络数据拥塞控制方法。首先,根据当前的拥塞控制需求,采用多阶的方式部署拥塞控制节点。其次,根据网络负载预测结果构建拥塞控制模型。最后,采用深度Q-网络(Deep Q-Leaning Network,DQN)辅助处理的方式控制网络数据拥塞。测试结果表明:相比于传统控制方法,应用文章方法后,数据吞吐量更高,数据丢包率被控制在1.5%以下,说明文章方法具有实际应用价值。

基于Hamacher区间模糊算法的技术状态评估权重确定

针对复杂装备技术状态评估权重确定过程中存在的专家犹豫和权重确定动态性不足的问题,结合区间值犹豫模糊熵、毕达哥拉斯模糊集和Hamacher算子,提出Hamacher区间模糊算法。综合各专家对各元素重要性的打分,构建区间值犹豫模糊集,改进区间值犹豫模糊熵,并对模糊集中各犹豫模糊元运算得到区间值犹豫模糊熵矩阵;令区间值犹豫模糊熵为隶属度,打分区间差值为犹豫度,得到毕达哥拉斯模糊集,运用Hamacher区间模糊算法计算得到各元素重要度得分函数,将得分函数归一化得到最终元素权重。算例结果表明,该验证方法对技术状态评估具有适用性。

基于改进Sigma点的无迹卡尔曼滤波水下目标跟踪算法

由于阵列所接收的信号在工作过程中会受到辐射噪声、环境噪声和目标信号、水下生物运动干扰,因此在目标跟踪的过程中降低噪声干扰并提高目标追踪精准度,正逐渐成为水下目标跟踪领域的研究热点和难点。常用的改进方法是根据Sigma点的采样策略进而对相应的方差权值和均值权值进行修改,Sigma点的采样策略则常常被忽视了。提出了一种基于改进Sigma点的无迹卡尔曼滤波算法(IUKF)优化水下目标跟踪效果。针对目标跟踪中测量噪声以及过程噪声影响导致的准确性问题,将第一次UT变换得到的增广状态向量以及协方差矩阵作为初始值对Sigma点进行了二次UT变换,与进行一次UT变换给定了的初始增广状态向量以及初始协方差矩阵相比,经过二次UT变换后的增广状态向量以及初始协方差矩阵精度更高。经过仿真,估计位置和真值之间的偏差减小了42.7%以上,估计距离和实际距离误差之间的偏差减小了86%,仿真实验结果表明所提的改进Sigma点的无迹卡尔曼滤波算法可以有效地抑制环境噪声的影响,提高水下目标跟踪精准度,在海洋资源勘探以及水下目标跟踪方面具有很好的实际应用前景。

基于强化学习的水下高速航行体纵向运动控制研究

水下高速航行体由于空泡特性导致其数学模型存在强非线性和强不确定性,经典控制方法如线性二次型调节控制(linear quadratic regulator, LQR)、切换控制等很难实现有效控制。针对水下高速航行体模型难以准确解耦或线性化处理;经典控制方法难以充分考虑水下环境复杂多变性以及在应对扰动时控制器可能会出现过饱和现象的问题,采用智能控制中的强化学习算法,使用在不基于准确模型的条件下与环境不断探索与交互得到控制策略的策略,完成了深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)智能体控制器的设计。实验结果证明,设计的控制器能够保证水下高速航行体纵向运动的稳定控制,在执行器不超过饱和范围内能够应对扰动并完成下潜控制任务,具有较强的鲁棒性和更好的适应性。

基于可制造性特征的制造资源建模

可制造性评价是缩短开发周期、优化制造工艺、降低产品成本的有效途径。产品的可制造性取决于特定制造资源的加工能力。制造资源模型的开发是可制造性评价的基础。为了更好地利用制造资源信息,提出一种模糊C均值聚类算法与遗传算法相结合的混合算法,根据制造特征对制造资源进行分组,基于制造资源约束的Object-Oriented方法建立制造资源信息模型,设计可制造性评价框架。通过对32台加工设备进行划分,使用混合算法动态确定最优分组数目和该数目下的最优分组。结果表明:混合算法可靠有效,能够提高应用企业的整体绩效,增强决策的可行性,并有利于管理层做出更明智的决策。

基于风力涡轮机和双馈感应发电机的风力发电系统仿真与分析

风力发电在绿色能源持续发展方面占有极大市场,对于风机的研究也逐渐深入。为了实现对风能发电过程的更高效监控,本文以风力涡轮机和双馈感应发电机系统过程的建模为基础,对风力发电机的基本原理作了简单阐述。利用MATLAB/Simulink建立风能发电模型,并在风速变化条件下对风力发电系统的重要参数进行仿真分析,观测电机转速与风速之间的跟踪关系,验证双馈策略在风电场模型中的有效性。

基于H-ABC算法的并行测试任务优化研究

并行测试任务调度是缩短多个大型测试进程最终完成时间的有效方法,许多研究人员致力于在不违反技术测试顺序的前提下探索测试任务进度优化。对于本项目的优化问题而言,每个测试任务在可用资源上均有各自的资源依赖关系。因此,保证各测试任务依赖资源无冲突的前提下设计有效的算法,满足既定任务间的既定时序关系,而中国对此类问题鲜有讨论。通过对每个任务编码以及输入既定各测试任务间的时序约束与任务与资源间的依赖关系,设计有效的人工蜂群启发式算法(H-ABC)进行优化,以获得各测试任务在其相应资源上的先后安排,同时使得最终测试项目的完成时间最小化。

新型双体式水面垃圾清理船

为解决中小型景观湖的水面垃圾收集和水体污染防治问题,提出一种新型双体式小型清污船的设计方案。搭载基于卷积神经网络开发(convolutional neural networks,CNN)的水面垃圾视觉定位系统,用于识别、定位水面漂浮垃圾;采用双体式、剪刀门设计,采用复合材料真空固化工艺提高船体结构强度。对清污船强度、刚度进行建模和仿真分析,结果表明:该船结构强度高,航行情况良好,可在最大航速稳定、持续作业。

基于CFD技术的GIS设备中SO_(2)扩散效应

通过检测SF 6分解物可发现GIS设备故障,但设备内部分解物扩散效应会影响检测的故障特征组分气体含量,从而导致判断设备故障存在不足,因此文中针对典型SF 6分解物SO_(2)在GIS设备内部的扩散效应和影响因素进行研究。文中基于CFD技术,仿真模拟SO_(2)在设备内部的扩散效应,在压力为0.4 MPa条件下,研究了10种初始浓度对SO_(2)扩散的影响,拟合得到了初始浓度与扩散均匀时浓度的函数关系式,为判断故障的严重性提供理论依据。保持初始浓度不变,在压力分别为0.4 MPa、0.5 MPa、0.6 MPa、0.7 MPa和0.8 MPa的条件下,得到SO_(2)扩散达到均匀的时间分别为3940 s、3850 s、3740 s、3630 s和3550 s,结果表明SF 6气体的压力环境对SO_(2)扩散有一定的影响,压力越大,SO_(2)扩散均匀所需要的时间越短。文中综合讨论了压力和初始浓度共同作用对SO_(2)扩散的影响,为在线监测技术设定监测周期提供了理论依据。

基于聚类与时间耦合执行序列的任务分解方法

针对复杂任务分析中的高度耦合任务不易分解且需重构排序的问题,提出了一种基于聚类分析与改进时间-耦合执行序列的自适应任务分解方法;在矩阵最值遴选模型和任务序列转移策略相结合的基础上,设计了基于中间任务序列的任务矩阵分割算法,基于中间任务序列的任务矩阵分割算法很大程度上能够灵活处理离散任务序列并入的问题;并进一步采用粒度自主循环调整机制,此机制能够有效的解决任务粒度分解不均问题,并不断的进行粒度调整重置,从而使得任务粒度自主分解,最终实现了复杂任务的自适应解耦分析;仿真验证结果表明,该方法能够有效的在实现任务粒度自主设计的基础上,进一步实现复杂任务的解耦及序列重构,在作战任务分析领域具有很好的推广应用前景。

基于CFX的气路通道对气体扩散混合效果的影响研究

以标准k-ε湍流流动模型和理论计算为基础,利用CFX软件模拟两个容器间气路通道在设计工况下的内部流场分布以及流量特性参数,并通过分析气流流场和流速状况来研究不同气路通道对容器间气体扩散混合效果的影响,最后通过实验验证数值模拟分析的结果。结果表明通道内密封分岔通道和直角弯内侧位置会形成紊流,影响整个通道内流体流速;通道截面积相同时,流速越快,混合均匀时间越短。

基于遗传算法求解带时间窗的外卖配送车辆路径问题研究

随着人民生活节奏的加快,对外卖的需求量越来越大,外卖的配送问题逐渐被重视起来。传统外卖的配送方式配送效率低,容易导致成本过高,研究基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)求解带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)具有重大意义,可以尽可能减少配送成本和增加客户满意度,这对于外卖配送企业具有极大的好处。基于GA求解VRPTW的主要步骤是,首先建立数学模型,然后构造初始解,最后通过遗传算法来对种群进行有限次数的迭代,生成最优解。

基于云模型的水轮机健康状态评估

水轮机健康状态评估是实现水轮机健康管理的必要工作,是实现水轮机视情况维修的关键步骤。考虑到获取的水轮机健康状态表征信息的不确定性和模糊性,构建了定性和定量的指标体系组合,将水轮机健康状态定义为5个状态,并利用语言尺度函数将其转换为云滴,通过云距离实现了对水轮机健康状态评估,并以某型水轮机为例验证了健康状态评估模型的有效性,为水轮机装备健康管理提供了坚实基础。