一种基于自适应边界约束的高效遗传算法

针对遗传算法中用于多父体重组的系数向量缺乏高效生成方法的问题,提出一种基于自适应边界约束(ABC)的高效遗传算法。该方法依据前一个系数的值,自适应缩放后一个系数的边界,可在任意多的父代重组情形下快速生成系数向量。在CEC2017标准数据集上的实验结果表明,所提算法在29个复杂优化问题上的表现都优于经验概率分布(EDBF)算法。

执行器故障下挠性航天器自适应边界容错控制

针对执行器故障下的挠性航天器的姿态控制及振动抑制问题,提出了基于模型变换的自适应边界容错控制方案,实现了挠性航天器的姿态跟踪及振动抑制。首先,为了准确刻画航天器刚体与挠性振动之间的强耦合特性,采用互联偏微分方程常微分方程描述挠性航天器的混合动力学;其次,设计辅助信号建立边界条件与内部动力学之间的关系;进而,采用直接自适应控制技术设计边界容错控制律及参数更新律,保证挠性航天器闭环姿态控制系统的渐近跟踪性能;最后,仿真结果验证了所提出的边界容错控制算法的有效性。

状态约束的柔性机械臂的自适应边界控制

在实际工程应用中,柔性机械臂末端的负载质量通常是变化的,基于确定模型设计的控制器在末端负载发生变化或系统参数不确定时就有可能会使系统运动的性能受到影响。本文以末端带有可变负载、关节转动惯量未知的柔性机械臂作为研究对象,提出了一种自适应边界控制律,解决系统部分参数未知情况下的角度规划及振动抑制等问题。为实现机械臂的精准操作,利用一种特殊的Barrier Lyapunov函数,实现系统的输出状态约束。最后,通过理论分析验证了所提出的自适应控制律的有效性。在实际工程应用中,柔性机械臂末端的负载质量通常是变化的,基于确定模型设计的控制器在末端负载发生变化或系统参数不确定时就有可能会使系统运动的性能受到影响。本文以末端带有可变负载、关节转动惯量未知的柔性机械臂作为研究对象,提出了一种自适应边界控制律,解决系统部分参数未知情况下的角度规划及振动抑制等问题。为实现机械臂的精准操作,利用一种特殊的Barrier Lyapunov函数,实现系统的输出状态约束。最后,通过理论分析验证了所提出的自适应控制律的有效性。

快速自适应边界元方法计算不平坦大地上方高压直流输电线路标称电场

高压直流输电线路的标称电场计算是其电磁环境分析的基础。考虑输电线路下方不平坦地形影响,文中提出一种快速填充矩阵元素的自适应边界元计算方案,其根据计算结果估计后验误差,从而可自适应的划分边界单元。为避免在自适应计算过程中反复计算矩阵元素,文中采用自适应叉积近似方法加速矩阵元素的填充,降低了计算存储的要求,同时,采用了预条件处理技术,提高了边界元方程组迭代求解器的计算效率。数值算例证明了文中方法的正确性和有效性。文中方法可为分析高压直流输电线路在复杂地形条件的电磁环境奠定基础。

RBFNN结合自适应边界的机器人手臂轨迹跟踪控制系统设计

针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络（RBFNN）和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法;利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性;利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比FFNN控制器,提出的控制器的跟踪误差改进了3-7倍,稳态误差改进了100-1000倍.

自适应边界元法的后验误差估计

首先在 Sobolev空间的框架下 ,对一般的算子方程的 Galerkin逼近给出了后验误差估计的结果。然后 ,对以有限平面为屏蔽物的声散射问题 (其数学模型是三维 Helmholtz方程以有限平面为边界的 Neumann问题 )

基于模糊逻辑系统的H-R自适应边界元误差估计

为克服在利用传统自适应边界元法求解弹性问题时需对不同问题设计不同误差估计公式的缺点,以专家经验为基础,利用模糊逻辑理论,提出一种新的误差分析方法.基于H-R自适应边界元法,用FORTRAN编写求解2个经典平面弹性静力学问题的程序.分析表明该误差分析方法能较好地估计边界元解的误差.

h-层状自适应边界元方法的算法

给出了 h-层状自适应边界元方法的基本算法 ,并介绍了应用这一算法编写的求解平面弹性静力学问题的计算机程序 Elquahhbe。这个程序中包含一些新的内容 :它的自适应细分过程通过一个新型的误差指示因子加以驱动 ;整个细分过程的信息都压缩到两组“指针”数组中 ,对“指针”数组进行简单运算即可得到生成离散网格和装配系统矩阵所需的信息 ,因此较好地解决了数据管理中存储与导出的矛盾。数值算例证明这些方法是行之有效的。

h-自适应边界元方法的插值残差计算及误差估计

本文提出了一种用于估计h-自适应边界元过程解误差的新方法。这种方法基于h-自适应边界元过程生成的离散网格,通过计算近似解的插值残差,以此作为误差估计的依据。此外,这种误差分析方法方法易于程序化,可以很方便地接入现有h-自适应边界元计算机程序(简单细分或分层细分),而对原程序不作大的改动。通过对二个经典的弹性静力学问题的分析表明:本文的方法能较好地估计边界元解的误差,并使h-自适应边界元程序的分析更加有效可靠。

含未知参数的一维人群动态系统的自适应边界控制

针对一类存在扰动的一维人群动态系统,在扩散系数及边界条件系数未知的情况下,设计自适应边界控制律来控制人群向设定的方向平稳疏散.借助李雅普诺夫稳态判据对自适应边界控制律作用下的人群动态系统的稳定性给出了详细的证明.系统的建模及稳定性的证明均在分布参数系统的范畴内完成,避免了模型降阶方法引起的误差的产生.通过一个仿真实例,对比人群动态系统在未施加外部控制, Robin边界控制及自适应边界控制三种情况下,当扩散系数取不同数值时,人群密度的演化情况,验证了自适应边界控制律的有效性.

基于自适应边界检测的荧光免疫层析峰图定位研究

针对目前荧光免疫层析分析仪对低浓度待测物的T峰寻峰准确率较低的问题,提出了一种基于小波变换的自适应边界检测寻峰算法。首先对数据进行预处理,之后进行小波分解,通过改变分解尺度与层数,将干扰层系数置零且保留有效信号,对处理后的信号进行特征提取。特征提取利用局部极大值识别脊线实现,最后实现对C、T峰的定位,计算峰面积。实验结果显示,在50~1000pg/ml范围具有良好的线性,线性相关系数不小于0.998,相对误差为1.23%~3.93%。结果表明,提出的自适应边界检测算法对弱峰识别能力更强,提高了峰图定位的准确度。

无人自主系统能力边界参数自适应判别方法

为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界参数自适应判别的数字化仿真测试模型,采用多权重结构的佳点集进行初始构建,结合自适应核函数边界点判别算法,通过高斯过程回归对模型进行迭代优化,自适应地判别无人自主系统的能力边界。实验结果表明:该方法能够降低建模所需数据量,提高自适应参数边界判别的效率,为提升智能无人系统试验的效率提供了高效途径。

一种采用边界检测的自适应区域分解时域有限差分方法

提出了一种采用边界检测的自适应区域分解时域有限差分(FDTD)方法:将待解问题分解为若干独立的子区域;在各个子区域之间通过连接边界条件,进行自适应检测;当检测到波传播至检测边界上时,相应子区域被激活,并进行传统的FDTD迭代计算,否则,该子区域将不参与场值迭代.通过这样一种边界检测信息传递方案,把各个子区域联系起来,获得原问题的解.实际仿真结果表明,这种方法在解决复杂问题和加快计算时间方面是有效的.

基于自适应阶次边界元法的列车车轮声辐射高效计算

【目的】车轮是产生轮轨滚动噪声的主要噪声源之一,对其声辐射特性的数值仿真涉及大规模声学计算。【方法】为提高车轮声辐射的计算效率,引入了自适应阶次边界元法。通过有限元法和边界元法相结合,以自由场中的车轮声辐射为研究对象,采用自适应阶次边界元法计算了车轮振动辐射声功率、标准测量点的声压以及车轮声辐射指向性,并与传统边界元法和快速多极子边界元法的计算结果及计算时间进行了对比。【结果】不同边界元法得到的声辐射结果基本一致,而自适应阶次边界元法的计算速度约为传统边界元法的36倍、快速多极子边界元法的11倍。【结论】自适应阶次边界元法计算效率远高于其他边界元方法,在对车轮高频声辐射的研究中具有显著优势以及良好的适用性。研究结果可为大规模声学计算提供参考。

大加减速轴向移动系统自适应边界控制

针对具有系统结构参数不确定的大加减速轴向移动系统,为了提高其振动控制品质,结合Lyapunov理论、自适应控制技术和曲线加减速法设计自适应边界控制,用以抑制结构振动偏移量.所设计的自适应控制能避免控制溢出效应和补偿系统参数不确定性,并保证闭环系统的稳定性和闭环状态的一致有界性.仿真结果表明,所设计的自适应边界控制算法能有效抑制结构振动偏移量.

基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法

多目标优化算法的主要目标是实现好的多样性和收敛性.传统的高维多目标优化算法,当目标维数增加时,选择方式难以平衡种群的收敛性与多样性.对此,提出一个基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法.在环境选择中,首先计算种群中两两个体的指标I;(x,y)作为第一选择标准;其次,提出一种自适应边界选择策略,利用种群进化信息对超平面系数进行模糊预测;再次,近似计算待选个体到超平面的范式距离作为第二选择标准;最后,将所提出算法与5种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,能在平衡收敛性与多样性的同时,更好地维护多样性.

扇形区域外问题的自适应边界元方法

本文研究扇形区域外laplace问题的自适应自然边界元方法.我们充分利用了自然积分算子的特殊性质和积分核级数展开法,得到了两个新的可靠后验误差估计,数值算例验证了理论分析结果.

SPH流固耦合模拟自适应采样固壁虚粒子边界处理方法

固壁虚粒子边界处理方法是流体模拟中一种主要边界处理方法,但其不能确保流体粒子不穿透固体边界,并且计算量较大。为防止流体粒子穿透边界,在边界附近设置一个阻尼区,阻尼区内的流体粒子被边界施加一个弹性力和一个和流体粒子运动速度方向相反的阻尼力,使得边界附近流体粒子更加稳定。为减少计算量,提出两种边界粒子自适应采样法:一种是依据边界周围粒子数目的不同,边界粒子自适应地采样质量不同的大小粒子;另一种是依据边界周围粒子数目的不同,边界粒子自适应的采样不同层数的相同质量粒子。与传统的固体边界粒子采样方法相比,该方法减少了边界粒子数目,加快了模拟速度,节省了计算机内存,基于GPU加速技术实现的三维流体模拟,能够进行实时交互。

开放领域新闻中基于自适应决策边界的突发事件识别和分类研究

[目的/意义]网络新闻是获取突发事件情报的重要来源之一,提高海量网络新闻中突发事件的识别准确率和分类效果,并减少非突发事件新闻造成的开放集识别问题和降低人工标注非突发事件新闻的成本,这是当前突发事件识别与分类研究的重要课题。[方法/过程]选择BERT预训练模型获得文本的特征表示,融合不同层级之间的语义信息增强文本表示的质量,采用自适应决策边界模型,学习各突发事件类别在高维语义表示空间上的球形最佳决策边界,根据新闻样本的文本表示和各突发事件类别的球形最佳决策边界的欧几里得距离,检测出突发事件新闻并判断突发事件的类别,并在CEC公开数据集和实时爬取的中文新闻数据集CEN上对模型的有效性进行验证。[结果/结论]实验结果表明,本文模型在CEC数据集和CEN数据集上的宏F1值分别为98.46%和95.80%,与基准模型相比,本文模型的宏F1值分别提升了5.15%和19.69%。模型应用展示了提出方法在解决实际问题时的有效性。[局限]未考虑突发事件新闻可能存在多标签的情况。

求解三维电磁问题的自适应区域分解FDTD方法

将三维电磁场问题的求解区域分解为若干独立的子区域,在各个子区域之间通过连接边界条件,进行自适应检测,当检测到波传播至检测边界上时,相应子区域被激活,并进行传统的FDTD迭代计算,否则该子区域置于休眠状态不参与场值迭代,从而减少计算时间。对三维微带互连结构的信号完整性仿真结果验证了这种采用边界检测的自适应区域分解时域有限差分(ADDFDTD)方法在节省计算时间和解决复杂问题方面的有效性。