涡轮盘嵌入式智能传感器最优算法研究

随着航空发动机对运行状态实时控制、健康监测的智能化要求越来越高,嵌入式涡轮盘智能传感器的需求应用越来越广泛。该文针对嵌入式智能传感器安装导致轮盘局部应力集中、降低强度、失效和应力精确分析数学模型缺失等问题,构建嵌入式智能传感器安装孔应力集中数学模型;在C++环境下,搭建了涡轮盘物理场和应力场环境对应的点阵体数据场;根据构建的数学模型,按点进行应力场精确分析计算;运用改进的粒子群算法计算智能测试传感器安装孔的最优位置,接着将该分布情况下应力计算结果在C++中绘制云图,通过应力分布云图,确定涡轮盘上安装孔最优的技术参数和涡轮盘上应力影响最小分布结果,经过分析这些开孔都会导致轮盘上的旋转离心应力增加,径向应力之间的差距较大。旋转离心应力从盘缘向盘中央逐渐扩大,最大应力出现在冷却孔周围。测试传感器最优位置与无测试传感器安装孔情况相比,最大应力计算结果相差0.96%,对在实际涡轮盘上安装智能测试传感器具有重要参考价值。

确定平面点集凸包的一类最优算法

确定平面点集的凸包问题在计算机图形学、图象处理、ＶＬＳＩ设计与ＣＡＤ／ＣＡＭ等众多领域中有广泛的应用，多年来人们一直在寻找此问题的快速算法．本文研究了平面点集的凸包问题与排序问题的内在联系，证明了在最坏情况下这两个问题的最优算法具有相同的时间复杂度，进而将平面点集的凸包问题转化成排序问题，并利用双动线检测方法构造了以排序算法为基础的确定平面点集凸包的一类最优算法．

军用物资供应道路选择最优算法研究

军用物资供应道路选择最优算法是物资后勤保障辅助决策系统的核心算法之一。针对军用物资供应道路的特点 ,建立了道路选择评价模型 ;给出了基于启发函数下的最短路标号搜索算法及程序流程图 ,对Dijkstra算法进行了改进 ,最后找出最佳路径 ;并进行了实例分析。通过道路选择辅助决策系统的实际使用证明 ,此算法可快速。

带特征线约束的Delaunay三角剖分最优算法的研究及实现

为提高带特征线约束的Delaunay三角剖分的速度和效率，从两个方面进行改进：一是生成无约束的Delaunay三角网时，采用并行剖分算法；二是在约束线上插入点时，应用取三角形外接圆与特征线交点的方法。并行剖分算法具有较好的加速性能；"交点"插入算法考虑了特征线的影响域及Delaunay三角形规则的边界条件，在满足全局Delaunay三角剖分的前提下，使插入的点最少，对原有的网格影响最小。

具有链形约束排序问题的最优算法

本文给出了问题１｜ｃｈａｉｎｓ｜Ｗｊ（１－ｅ－ｒ—ｃｊ）的一个最优算法。

Prufer编解码的最优算法

讨论标号树的Prufer编码的编解码算法.文献中常见的Prufer编解码算法需要O(nlogn)时间.文献[1,2,4,9]提出了Prufer编解码的线性时间算法.这些算法都用到了整数排序算法,利用待排序整数的取值特殊性,得到线性时间整数排序算法.由此将Prufer编解码问题的计算归结为整数排序问题.本文从更直接的角度考察Prufer编解码问题,从简单算法出发,挖掘问题的本质特征,逐步简化,得到Prufer编码的一个非常简单实用的线性时间最优编解码算法.本文采用的解决问题的方法也具有一定的技巧,可供解决类似问题时借鉴.

Hypercube多处理器上图的最优算法

已知一个无向图G(V,E),|V|=n.本文在SIMD机器-Hype-rcube上提出了计算图的连通分支和最小生成树的两个最优算法.若Hypercu-be由P个处理器组成,则上述两个算法的时间复杂性都是O(n^2/p),1≤p且PlogP≤n.

求马步图Hamilton圈的最优算法

本文对骑士巡游问题进行了研究 ,提出了求棋盘马步图的 Hamilton圈的“分治 -回溯 -合并”算法 ,其时间复杂度是 O(n2 )。分析表明该算法是求棋盘马步图一条 Hamilton圈的最优算法 。

多维QoS指导的DBC最优算法

目前应用于网格的一些调度算法过于简单,不能满足对QoS的多样化需求,比如DBC(deadline and budget constrained)调度算法只支持两维的QoS需求,即截止期限(deadline)和预算(budget)。而对于真正的网格应用,用户与系统之间的交互应该加强,用户应能对提交的工作提出多种多样的QoS需求。在对传统DBC算法进行优化的基础上,提出了“多维QoS指导的DBC最优算法”,以确保搜索到所有满足用户需求的资源,不仅包括价格、时间最优,而且满足他们自己定义的专有QoS需求。为了测试这一最优算法,所做的模拟实验是以上海网格环境中各高性能结点的数据信息作为参数。

完全欧几里德距离变换的最优算法

欧几里德距离变换（ＥＤＴ）对由黑白象素构成的二值图象中所有象素找出其到最近黑色象素的距离，应用于图象分析、计算机视觉．在本文之前，该问题的最好复杂度为Ｏ（ｎ２ｌｏｇｎ）．本文提出了一个复杂度为Ｏ（ｎ２）的算法，使复杂度达到了最优．该算法可以并行化，在有ｒ个处理单元的ＥＲＥＷＰＲＡＭ计算模型上，若，则时间复杂度为Ｏ（ｎ／ｒ），否则为Ｏ（ｎｌｏｇｒ）．

基于瞬时最优算法的磁流变阻尼隔震结构半主动控制

采用瞬时最优控制算法,对附加了磁流变阻尼器的多自由度隔震结构进行了半主动控制的数值模拟。首先,将被动隔震装置—叠层钢板橡胶垫与磁流变阻尼器相结合,形成磁流变智能隔震系统。其次,根据瞬时最优控制算法的基本原理,针对磁流变阻尼器的特点,建立与之相适应的半主动控制算法。最后,以六层隔震结构为例,进行数值分析。比较了被动与半主动控制的结构反应,并得到较好的控制效果。

基于蚁群最优算法的配电网重构

在电力系统中配电网的重构是配电网降低网络损耗的重要途径。但是由于配网本身的结构,其重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。提出了基于蚁群最优的算法来求解故障情况下的配电网络重构问题,通过改变开关的闭合状态来改变网络的拓扑结构,以达到网络损失最小。蚁群最优算法(Ant colony Optimization,简称 ACO 算法)是模仿现实中的蚂蚁寻食的过程来求解配电网的重构问题。这种方法的主要特征是正反馈、分布式计算以及富有建设姓的贪婪启发式搜索的运用。该算法不依赖各种初始参数,不易陷于局部最优,为了验证本文提出的算法的可行性和有效性,我们研究了一个算例。结果表明,蚁群算法与现有各种方法相比,具有适应性好、计算效率高、优化效果好的优点。

MC模式下的计划平准化模型的最优算法

对基于顾客化大量生产模式下的产品投产计划模型的算法进行了研究 ,提出了最优算法 ,优化了产品循环期 ,实现了计划平准化 ,满足了市场多样化需求 .

并行加工经济批量问题的最优算法

考察了 n - period经济加工批量问题并给出一种复杂度 O(mnlogn )的优化算法 .对于无能力约束的动态经济加工批量问题 (Wagner- Whitin问题 ) ,最早由 Wagner和 Whitin(195 8)提出 ,并给出一个基于动态规划 ,复杂度为 O(n2 )的算法 .最近 ,有许多人重新对该问题进行了研究 ,并以多种方式给出了复杂度为 O(nlogn )的算法 .本文在以上研究的基础上 ,针对柔性加工多机并行加工情况 ,给出了一种复杂度为 O(mnlogn )的 Wagner- Whitin问题的解法 .

基于顾客化大量生产模式的计划平准化模型的最优算法的研究

根据无库存生产方式的思想 ,运用循环排序的方法 ,综合考虑产品加工时间和产品需求这两个参量 ,对基于顾客化大量生产模式下的计划平准化模型的最优算法进行了研究 ,提出了确定产品循环期 CT(或产品出产节拍 )下界的公式 。

一种求简单多边形凸包的最优算法

计算一般多边形凸包的算法时间复杂度为O(n^2)。本文提出一种求简单多边形凸包的算法,并证明了它在最坏情况下的时间复杂度为O(n)。

关于圆和椭圆逼近显示的最优算法(英文)

本文给出了一个逼近显示圆的新算法。该算法是通过相交多边形而不是内接多边形逼近圆。由于构造相交多边形时其面积等于圆面积 ,因此新算法是最优逼近。

求平面点集凸壳的一个最优算法

本文提出了一个求平面点集凸壳的格雷厄姆方法的一个改进算法。算法首先按照格雷厄姆方法将点集中的点进行分类,将分类后的点连成一个特殊的简单多边形,然后删去简单多边形的单个凹点、连续凹点,产生新的简单多边形,再删去新简单多边形的单个凹点及连续凹点,循环往复,最后得到的凸多边形即为点集凸壳的边界。本算法理论严密,易于理解,易于实现,时间复杂性也是.

结构主动控制的一种瞬时最优算法

非线性结构时程分析的高阶单步算法是一种新的求解运动方程的直接积分法。该方法无条件稳定，无超越现象，具有三阶以上精度。本文将高阶单步算法用于结构的瞬时最优主动控制。由于该方法比Ｎｅｗ．ｍａｒｋ－β法，Ｗｉｌｌｓｏｎ－θ法等具有高得多的精度，因此，获得了比其它瞬时最优算法更显著的控制效果。

长廊最短路径的最优算法

定义了长廊为平面上由一序列凸四边形构成的有界连通区域 ,提出长廊最短路径问题 ,并给出求长廊最短路径的一个算法 ,最后证明该算法的正确性和在最坏情况下的最优性 .