一种量子条件生成对抗网络算法

量子生成对抗网络是量子机器学习算法领域研究热点之一,但其生成过程具有较大的随机性,不太适用于现实场景.为了解决该问题,提出了一种生成过程可控的量子条件生成对抗网络(Quantum Conditional Generative Adversarial Network,QCGAN)算法,其中条件信息采用one-hot形式进行多粒子W态编码,并通过向生成器和判别器输入条件信息达到稳定模型生成过程的目的.性能评估表明,与经典GAN、CGAN相比,本算法可生成离散数据,且将时间复杂度从O(N^(2))降为O(N);与带条件约束的量子生成对抗网络QuGAN相比,QCGAN消耗更少的量子资源.最后,以BAS(3,3)数据集和量子混合态生成为例,选用PennyLane平台进行仿真实验,结果表明QCGAN算法经过训练可有效收敛到Nash均衡点,进而验证了算法的实验可行性.

某航空发动机金属密封环优化设计研究

为了满足特殊工况下发动机中的密封要求,对W形金属密封环综合性能进行研究。对W形金属密封环进行参数化建模,采用数值模拟正交试验法,应用ANSYS软件进行W形密封环的密封性能的分析计算,根据多指标数值模拟正交仿真试验计算结果,运用MATLAB软件建立W形金属密封环关于其主要结构参数的多元线性回归方程。为保证其密封性能,应求得在最大Von-Mises等效应力不超过材料屈服极限条件下,寻找接触应力的最大值。通过C语言程序设计在其各结构参数限定范围内求解其极值,并得到极值对应的结构参数;对优化后的结构进行ANSYS模拟,并对结果进行检验,从而证明了优化设计的可靠性。