天然气管网稳态运行优化模型的非线性界增强方法

天然气管网稳态运行优化问题在提升能源使用效率、降低运行成本等多方面发挥着重要的作用。该问题由于网络结构复杂、规模大、非线性程度高,所以建模成的混合整数非线性规划模型求解难度非常大。本文基于混合整数线性规划的界增强方法,提出了适用于该问题结构的非线性界增强方法,能够缩紧变量的上下界,使得在线性化方法中更好地逼近原混合整数非线性规划模型。数值结果显示新的方法能够得到更优的可行解,并且加快了天然气管网稳态运行优化问题的求解。

基于噪声融合的黑盒攻击优化方法

当前,基于迁移性的黑盒攻击通常使用较高的扰动系数生成具有较强可迁移性的对抗样本,导致对抗扰动较易被防御者察觉,因此提出了一种基于噪声融合的黑盒攻击优化方法来提高对抗样本的隐蔽性。该方法从常用的图像噪声中筛选出了最适用于优化对抗样本迁移性的噪声,并降低了对抗样本的黑盒攻击能力与扰动系数的耦合程度,即在不修改扰动系数的情况下增强了对抗样本的可迁移性。在ImageNet数据集中的实验结果表明,通过噪声增强后的对抗攻击在黑盒攻击强度上有显著提升。此外,通过实验从高斯噪声、高斯白噪声、泊松噪声、椒盐噪声、乘性噪声和单形噪声中筛选出了最佳噪声,其能根据相同的扰动系数将待优化攻击算法的黑盒成功率平均提升12.64%。

基于Perlin增强与随机变换的黑盒攻击方法

当前基于迁移性的黑盒攻击通常使用较高扰动系数生成具有较强可迁移性的对抗样本,导致对抗扰动较易被防御者察觉,针对此问题,提出一种基于Perlin增强与随机变换的黑盒攻击方法。方法利用Perlin噪声对干净样本进行数据增强,同时使用增强后的数据集和随机尺度与填充运算来改进现有的基于平移不变的对抗样本生成方法,以降低对抗样本的黑盒攻击能力与扰动系数的耦合程度。在ImageNet数据集中的实验结果表明,通过优化后的对抗攻击在不修改扰动系数的情况下增强了对抗样本的可迁移性。

基于伴随方法、梯度增强Kriging方法的涡扇发动机进气道减噪高效优化方法

发动机进气道减噪优化设计问题中涉及大量设计变量,使用常规的Kriging模型来求解时计算量巨大,且计算效率低下。为了高效设计低噪声进气道,首次发展了用于管道声学问题的声传播方法、伴随方法、梯度增强Kriging方法的混合方法,提出了一套基于声学伴随方法和梯度增强代理模型的高效优化设计框架。利用伴随方法高效求解设计变量的梯度信息;并加入Kriging代理模型中,显著提高了代理模型的精度;阐述了梯度增强Kriging方法和伴随混合方法在低噪声涡扇发动机进气道设计中的应用潜力。首先通过两个标准函数,测试了梯度增强的Kriging方法的寻优性能。最后,应用发展的混合方法进行了高达24个设计变量的典型进气道低噪声设计。结果表明,在额外的梯度信息下,混合方法可设计出满足气动性能约束的低噪声进气道,验证了设计框架的有效性和高效率。

东方红四号增强型卫星平台优化验证经验与启示

东方红四号增强型卫星平台(DFH-4E)开发过程中,为有效地降低验证工作费用、缩减验证周期并保证验证的充分性,按照系统工程理论,首次提出并采用了系统优化验证的方法,以一颗工程星来代替传统的结构星、电性星(热控星)等,实现"一星多用、综合验证"的目的,同时利用"工程星+热模拟舱+分系统+单机"的"集中+分散"式验证模式开展平台验证工作。利用该方法,有效地缩短了平台研制周期,降低了研制经费,完成了平台关键技术验证和平台系统级验证,达到了具备转入正样卫星研制的条件。DFH-4E平台验证实践表明,该优化验证方法是一种行之有效的提高验证效率的方法。

胸部增强磁共振血管造影对比剂应用方案的优化

目的:探讨人胸部增强磁共振血管造影(contrast-enhanced MR anglography,CEMRA)的对比剂(钆喷酸葡胺)最佳应用方案。方法:无胸部疾病的自愿者61人,按0.08、0.17、0.25和0.33 mmol/kg 4种不同剂量分成4组,各组再分别以2、3、4 ml/s的流速注射对比剂,应用Siemens Vision:Plus 1.5T成像系统进行CEMRA检查,评价不同成像条件对人胸部CEMRA信噪比、信号强度、血管对比度等的影响。结果:从图像的主观评价看,对比剂在0.17 mmol/kg以下无论以何种速度都难以取得理想图像(相同剂量下低流速略好于高流速),对比剂在0.25 mmol/kg以上却无论何种速度都能获得较满意图像。血管的对比度也基本与剂量成正比,但肺动脉在对比剂剂量较大时,由于肺实质的强化,反而会引起血管肺组织对比度的下降。结论:胸部血管的动态三维增强MR血管造影效果主要与对比剂的注射剂量有关,与流速关系不大。推荐胸部增强MRA对比剂剂量为0.25 mmol/kg,注射流速为2～3 ml/s。

孔网钢增强塑料复合管应力强度优化设计

研究增强塑料复合管强度问题,孔网钢增强塑料复合管是一种新型复合管,由于国内对复合管的力学性能、孔间距等研究较少,为了在满足复合管应力强度等力学性能,提高强度的精确性,节约生产和实验成本,提出用有限元一阶方法对复合管进行优化设计,建立优化数据模型,进行仿真,结果显示了复合管经优化后,有效减少复合管中孔网钢的厚度,节约成本20(左右。并采用增大孔边网格密度,使结果趋于精确值,并对复合管刚度进行验证,验证结果表明满足要求,为复合管的工业设计提供了一个参考。

过程集成与设计优化技术在碳纤维增强树脂材料设计中的应用

研究过程集成与设计优化(PIDO)技术在复合材料设计中的应用。以航空器领域上广泛应用的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)为例,开展结构刚度优化设计。根据复合材料中层压板分布特性,以结构固有频率最大为优化目标,通过选择层压板各单层厚度和铺设角度,使用有限元方法模拟铺设角度变化并输出结果,采用优化算法对结果进行判定,得到结构刚度的优化结果。对比两种不同的PIDO优化过程,提出一种结果更优的优化策略——该策略在提高结构刚度的同时,兼顾轻量化,可为优化设计提供更多思路。

基于L1正则项的优化对比度增强技术的图像去雾算法

提出一种优化对比度增强的图像去雾的算法。基于观察到的雾霾图像的对比度较低现象,首先采用四叉树层次搜索的方法划分图像;其次,选择最亮的像素作为最终选定区域中的大气光,由于对比度的过度补偿可能会丢失像素值并导致信息丢失,建立一个由对比度项、信息损失项及L1正则项组成的成本函数,有效地提高了对比度的同时保留了图像的初始信息。最后,通过优化透射率来增强图像的细节。对于去雾后部分图像存在的伪影问题,使用快速导向滤波器有效地实现了图像的平滑。实验结果表明,该算法能够有效地去除雾霾。

可视化增强技术优化芯片后期验证和调试

在芯片验证、仿真和全芯片模拟的过程中,为了调试复杂问题,可视化增强技术能够方便地获得所需要的足够信号信息。它能够通过对设计的自动分析来确定哪些是重要信号,扩展没有被捕获的信号,并将低级别描述中的信号与RTL级描述中的信号相关联,这些都有助于对设计的全面理解,从而大大减少调试时间。

具有低误码平层的准3-对角线结构QC-LDPC码的高效编码方法

具有特殊结构的准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low Density Parity-Check,QC-LDPC)码可实现快速编码,而校验矩阵列重至少为3的QC-LDPC码可降低误码平层,因此本文提出具有准3-对角线结构的QC-LDPC码及其编码方法。所提出的QC-LDPC码可通过存储提取矩阵的逆矩阵和校验矩阵迭代的方法实现高效编码,于是可降低编码复杂度。并且其校验矩阵列重至少为3,可在低误码率范围内获得较好的译码性能,降低误码平层。同时本文还针对具有准3-对角线结构的QC-LDPC码提出基于增强的近似环外信息度(Approximate Cycle Extrinsic message degree,ACE)优化构造方法。不同结构的LDPC码用于和所提出的QC-LDPC码进行测试和比较。实验结果表明,所提出的码在较高信噪比条件下可获得较好的译码性能,降低误码平层,同时降低编码复杂度。

SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法

为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR方法预处理wild人脸数据集,扩大了训练集的规模并引入了对眼部的先验知识,在此基础上训练卷积神经网络的分类模型进行眼部状态识别的评估。对比实验结果可知,基于SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法测试的准确度能达到95%左右,显著降低了测试错误率,提高了模型的泛化能力和准确性。

稳健高效通用SAR图像稀疏特征增强算法

针对合成孔径雷达(SAR)成像中的稀疏特征增强问题,传统方法难以在精度与效率之间实现有效的平衡。该文提出基于复数交替方向多乘子方法(C-ADMM),针对SAR稀疏特征增强建立增广的拉格朗日优化方程,并引入复数范数邻近算子,基于高斯-赛德尔思想进行对偶迭代运算,从而在复数回波数据域内对多种SAR模式的实测数据进行成像。实验部分首先通过仿真数据的相变图(PTD)验证C-ADMM算法对于复数数据的稀疏恢复性能,然后选取地面静止场景和地面运动目标的原始SAR图像和逆SAR图像实测数据,与凸优化(CVX)方法和贝叶斯压缩感知(BCS)方法进行对比试验,最后验证了该文所提算法在稀疏特征增强应用中的稳健性、高效性和通用性。

载荷优化热塑性复合材料的经济性生产

纤维增强塑料(FRP)的可持续生产方法是现代生产技术的关键挑战之一,特别是对比了成熟的过程链如金属加工。在塑料加工中,通过整合短纤维和长纤维,热成型和注塑被用于大批量的连续生产中。使用连续纤维增强热塑性(FRTP)复合材料坯料越来越多。载荷优化的混杂或多材料结构采用不同纤维的组合,如玻纤或碳纤,在经济效益和降低材料与能源消耗上很有前途。

基于新型初始模块的卷积神经网络图像分类方法

在涉及分类识别的问题中,首选方法是基于卷积神经网络的分类方法。为解决传统卷积神经网络处理能力较差、分类精度较低等问题,文中提出了一种新型的卷积神经网络图像分类模型。一方面在传统的网络模型基础上增加新型Inception模块,增强了模型的特征信息的融合,提高了特征表达的能力;另一方面通过激活函数、数据增强、批量正则化、权重初始优化以及Adadelta优化方法来改善模型的性能,提升分类准确率。通过基于新型初始模块的新型网络模型对CIFAR-10数据集上的数据进行试验,并与传统网络模型方法对比,证明改进模型能有效提升网络性能。

基于生成对抗网络的汉语语音增强技术研究

传统的语音增强技术在复杂噪声环境下存在适应性不足和性能下降等问题。近年来,基于生成对抗网络的语音增强技术由于具备端对端的处理能力及对低信噪比复杂噪声环境较强的鲁棒性等优点,得到了越来越多的应用。为进一步提高该方法增强语音质量和改善可懂度的效果,通过分析不同噪声特性,提出以语音残差的高阶统计量为约束条件改进训练算法减少额外引入的噪声。实验结果表明,该方法可以明显地提高增强语音的质量,改善可懂度。

Microchip推出增强型中档8位PIC单片机内核

Microchip公司宣布推出支持中档8位PIC12和PIC16MCU系列单片机（MCU）的增强型架构。该增强型内核包含有更大的程序和数据存储器、更深及更强的硬件栈、更多的复位方法、14条额外的编程指令（包括可以减少代码量的“C”效率优化）、更强的外设支持、更短的中断延迟及其他方面的改进。

单元主题语境下的小学英语阅读教学

单元主题语境阅读教学有着传统教学模式无法比拟的优势,其特点包括整体性、系统性、渐近性以及包容性,一方面可以将前后知识串联起来,形成阅读主线和实现知识的融合,构建完整的知识库,另一方面可以增强阅读教学的整体性,提升阅读教学的针对性,让阅读教学更加科学全面。为此,在小学英语阅读教学中为了提高阅读教学的针对性和有效性,要优先采用单元主题语境阅读教学方法,围绕单元主题语境设计教学目标和优化教学策略,提高学生的阅读能力和英语综合素养。

碳纤维增强点阵夹芯结构的散热承载协同优化

在散热性能分析中,解析地给出了点阵夹芯结构的整体传热系数和等效压降,定义了散热性能指标.通过连续介质力学的方法和经典的层合理论,并通过串并联模型给出了碳纤维增强点阵夹芯结构整体的刚度特性.在满足既定的承载要求和一定的散热要求约束下,提出了一种对碳纤维增强点阵夹芯结构进行多功能优化设计的协同优化方法,在设计中采用了更符合工程实际的基于分枝定界法的混合离散优化方法,得到了夹芯结构质量函数的最小值,从而实现了轻质的目的.同时对不同结构形式的芯子做了相应的比较和分析,结果表明:金字塔型点阵夹芯结构在实现轻质的同时,具有较强的散热能力,而且承载能力更好,更为轻质高效.