由牛顿算法求解Pao-Sah电压方程的一个初始值

目前集约建模的趋势是由基于阈值电压的模型转向基于表面势的模型,而后者需要一个对非线性Pao-Sah电压方程的精确解,作为隐含数方程,Pao-Sah电压方程必须数值求解以求得表面势。牛顿算法是一个收敛较快而常用的算法,但却易收敛到错误的根,提出一个能保证牛顿算法收敛到正确的表面势解、且具有可控的高精度及运算速度的初始值,由该初始值计算并分析了数值计算结果。高精度的数值解可作为其它近似解的检验。

基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解

为了降低变循环发动机模型求解时对初始值的依赖性,提升算法的全局收敛性,同时提高模型求解的效率,提出了一种基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解思路。首先建立了变循环发动机的部件级模型,并建立了发动机的共同工作方程组;然后采用Broyden法对牛顿-拉夫森算法中的雅可比矩阵进行更新计算,在经典粒子群算法的基础上引入粒子中心,作为干扰项,并引入限制因子和自适应时变惯性系数;最后,综合了两种改进的算法,提出改进的混合粒子群算法。实验结果表明:该算法不仅继承了牛顿-拉夫森算法的高计算效率,还吸收了改进的粒子群算法的全局收敛优点,可实现模型大范围收敛。

基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究

针对数字图像相关方法(DIC)的亚像素精确定位运算量大、时间代价高的问题,提出了一种改进的粒子群优化方法的亚像素精确定位。依据待测物图像中特征点变形程度的差异自适应地调整粒子飞行的速度和范围并细化到x和y二维方向上,改善特征点位移解的质量;另外,引入粒子间的互相学习机制,充分利用前一粒子的历史信息,减少迭代次数,提高算法运行效率;最后,将这种互学习的自适应粒子群的亚像素定位算法与牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)算法和牛顿拉夫森-粒子群(NR-PSO)算法作比较。实验结果表明,本文算法具有更高的精度、有效性和可行性,尤其在处理大数据量时,该算法的时间成本优势更为显著。

基于改进WPHM方法的烘丝机寿命预测研究

为准确把握烘丝机热风机的维修时机,提出了一种结合岭回归改进的Min-Max标准化方法处理数据,采用牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)算法和威布尔比例风险模型(WPHM)的寿命预测方法。首先,使用威布尔分布和PHM模型构建剩余寿命预测模型;其次,利用改进的Min-Max标准化方法处理数据;最后,建立似然函数,使用Newton-Raphson算法进行求解。实验结果表明,与传统的Newton-Raphson算法相比,所提出的方法在参数估计精度上更高,证明了其可靠性和有效性,为烘丝机热风机的维修决策提供了依据。

飞行器静操纵性评估方法研究

建立了一种基于优化思想的配平舵偏求解方法,在此基础上对飞行器静操纵性进行了评估。具体采用三通道线性叠加模型,结合多维线性插值和牛顿-拉夫森算法,对大量的飞行器风洞试验数据进行处理,快速准确地求解出各个状态下的配平舵偏。与传统求解方法相比,该方法求解精度不受搜索间隔限制,求解时间大大缩短。通过对求解结果进行分析,评估飞行器的静操纵性,提高了静操纵性的评估效率和准确性。

伽玛分布参数的极大似然估计数值解法

当伽玛分布的形状参数和位置参数均未知时,利用极大似然法对伽玛分布的参数进行估计时,该似然方程组没有解析解。为此,根据牛顿—拉夫森算法的迭代原理,通过引入一个修正因子对每次迭代的结果予以修正,以提高其迭代的计算精度,从而将改进的牛顿—拉夫森算法应用于求解似然方程组的数值解。最后,给出两个数值模拟算例进行验证和比较。

基于采煤机载荷谱的滚筒截割阻力分析

针对采煤机滚筒受力的问题,采用最大似然函数和改进的牛顿-拉夫森算法,对上湾矿采煤机的载荷谱进行分析处理,求出采煤机的截割载荷及其服从的伽玛分布的概率密度函数,进而得到牵引速度对截割载荷的影响。

一种基于边缘检测的视频图像稳定方法

图像稳定技术是用来解决由于多种原因造成的图像质量下降的一种技术,其中的电子稳像技术由于其独有的特点得到了迅速的发展,也是目前国内外研究的热点之一。提出一种基于边缘检测的视频图像稳定技术,并将牛顿-拉夫森算法运用到仿射变换模型的参数估计当中,从而获得参考帧与当前帧之间的全局运动矢量。使得该方法具有速度快和精度高的特点。实验表明,改进的稳像算法对于视频的稳像具有较好的效果。