基于动态模量主曲线的沥青混合料连续松弛时间谱

通过动态剪切流变试验,结合时温换算法则得到沥青混合料全温全频域内的主曲线;应用相关的计算方法,获得连续松弛时间谱的解析表达式,并研究松弛时间谱在沥青混合料性能研究方面的应用.结果表明,动态剪切流变试验能够有效获得连续松弛时间谱,连续松弛时间谱能够为沥青混合料的工程性能研究提供有利手段.

存在市场利率的连续松弛多重在线租赁问题

在经典的Karp在线租雪橇模型的基础上,提出并研究了存在市场利率的连续松弛多重在线租赁问题.首先,给出该问题的最优离线策略并分析最优离线费用与市场利率的关系.其次,应用在线问题之竞争分析的方法考虑了该问题的最优在线策略:针对离线对手可随时停止使用资产或设备使得承租人陷于刚刚买入而又不再使用的高风险之中的在线特征,提出了风险均衡策略;根据在线算法竞争比分析和求解原理,给出了风险均衡策略的竞争比并证明了这一竞争比是该问题的最优竞争比.最后,对最优竞争比中相关变量的单调性进行了分析,结果表明:市场利率的引入和租赁对象的多单位化能够降低问题的竞争比,从而提高在线租赁决策的效率.

连续超松弛支持向量机回归算法应用研究

支持向量回归问题的研究,对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对用于分类问题的SOR支持向量机有效算法,提出了SORR支持向量回归算法。在若干不同维数的数据集上,对SORR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值实验结果表明,SORR算法是有效的,与当前流行的支持向量机回归算法相比,在回归精度和学习速度上都有一定的优势。

松弛谱表征NEPE推进剂的老化

为研究NEPE推进剂的老化情况,探讨了运用连续松弛谱表征NEPE推进剂老化进程的方法。分别对在80℃,75℃,70℃,65℃下加速老化的NEPE推进剂进行动态力学分析试验,数据表明,NEPE推进剂的连续松弛谱可以直观全面表征推进剂高分子多层结构的粘弹性特性,且同一加速老化温度下随老化时间增加动态粘弹性连续松弛谱频率分布范围逐步收窄,结合推进剂老化机理分析,该变化趋势可以表征推进剂老化进程。

膏体推进剂应力松弛谱分析

利用RS300Haake流变仪测试了双基体系膏体推进剂的应力松弛特性，获得应力松弛模量随时间的关系。通过对实验数据的分析获得了膏体推进剂连续谱和离散谱，并对二者结果进行了分析，从松弛时间范围的角度得出离散谱求解方法在实际应用更有意义，通过分析松弛单元数目对松弛谱结果的影响，得出求离散谱时松弛单元一般取3～8个为宜。

玻璃化保存对家兔颈总动脉松弛行为的影响

实验测定了玻璃化保存前后家兔颈总动脉的松弛曲线G(t),利用数学方法将连续松弛谱函数简化,并结合经验公式对实验数据进行非线性拟合,得到了动脉的3个材料参数(C,1τ和2τ).通过比较玻璃化保存前后动脉松弛行为特征参数的差异,得到了玻璃化保存对动脉力学行为的影响.结果表明:①经过约600 s的松弛过程后,新鲜动脉约可保持初始应力的70%,而玻璃化保存动脉则仅可保持初始应力的约60%;②玻璃化保存动脉的短期松弛时间常数1τ相对新鲜对照组而言显著较小,约降低60%,长期松弛时间常数2τ约降低15%,而C几乎不变.

面向高速移动环境的二级信号检测算法

正交时间序列复用(OTSM)可以以更低的复杂度实现类似正交时频空间(OTFS)调制的传输性能,为未来需要低复杂度收发器的高速移动性通信系统提供一种有前景的解决方法。针对现有的基于时域的高斯-赛德尔(GS)迭代均衡效率不高的问题,提出二级信号检测算法。首先在时域进行低复杂度线性最小均方误差(LMMSE)检测,其次采用连续超松弛(SOR)迭代算法进一步消除残余符号干扰。为进一步提高收敛效率和检测性能,对SOR算法进行线性优化得到改进SOR(ISOR)算法。仿真实验结果表明,与SOR算法相比,ISOR算法在增加较低复杂度前提下可以提升检测性能并加快算法收敛。与GS迭代算法相比,ISOR算法采用16QAM调制且误码率为10-4时有1.61 dB的增益。

木材的化学应力松弛

该文归纳、分析了木材化学应力松弛的测定基础、实验装置及研究现状 .提出了应用Tobolsky等人的不连续应力松弛测定法 ,是解明密化木材永久固定机理的最有效途径之一 .应用Tobolsky不连续应力松弛测定法 ,不仅可以直接将“分子链切断反应”和“架桥结合反应”进行分离 ,同时还可对架桥结合反应进行定量研究 ,可以从根本上弄清楚木材压缩变形固定的热处理过程中的两种不同观点 。

在超常温度和压力下交联的橡胶圆柱形试样的压缩应力松弛性能

Frenkin早已在论文中提到在超常压力及温度下,对不饱和橡胶进行处理,而且不加任何交联剂而导致橡胶的硫化即“热硫化”。文献[1]认为乙烯基有助于产生这种热硫化。 本文将提出和讨论带有不同乙烯基含量的双烯烃橡胶热硫化后的测量结果。例如 ○ 100℃下的静态压缩应力松弛。 ○ 用扫描微分热测量仪测定T_g转变。 ○ 100℃下的压缩永久变形。 ○ 用溶胀试验法测量交联密度。

IRS辅助认知无线携能通信网络的发射功率最小化算法

智能反射平面(IRS)和认知无线携能通信技术被视为是提高能量效率和频谱利用率的潜在关键技术。文中研究了基于非线性能量采集模型的IRS辅助认知无线携能通信网络,其中次用户发射机同时给多个次用户接收机发送信息和能量,每个次用户接收机采用功率分割方式实现信息解码与能量采集,目的是通过联合优化次用户发射机的波束成形矢量、次用户接收机的功率分割系数以及IRS相移使次用户发射机的发射功率最小化。为了保证次用户发射机的信息与能量传输效率并限制次用户发射机对主用户接收机的同频干扰,考虑次用户接收机具有最小信干噪比约束、最小能量采集约束与功率分割系数约束,次用户发射机对主用户接收机有最大干扰功率值约束,以及IRS具有反射相移约束。所构建的问题属于非凸的二次约束二次规划问题,并且优化变量之间高度耦合,难以求解。文中提出一种基于半正定松弛法和连续秩一约束松弛法的交替优化算法进行高效求解。为了降低复杂度,进一步提出一种基于IRS分组的低复杂度优化算法。仿真结果表明,与几种基准算法相比,所提算法能够有效降低次用户发射机的发射功率。

认知Ad hoc网络中基于市场的三级频谱分配方案

分簇是Ad hoc网络规模较大时采用的主要结构,而频谱分配是Ad hoc网络的关键技术之一。该文针对认知无线电环境的分簇Ad hoc网络,提出了一种新的基于市场的频谱分配方案,该方案中簇首节点依据业务比例从频谱管理中心购买频谱,簇内采用基于供需市场理论的频谱分配算法。分析了簇内频谱市场的两种迭代定价算法额外需求迭代算法和连续松弛迭代算法以及簇首需求订购的过程。该方案能实现各簇收益的最大化,簇首基于需求的频谱购买相对于等量购买进一步提高了频谱效用。仿真结果表明这种频谱分配方案能有效提高系统频谱效用,额外需求迭代算法和连续松弛迭代算法均表现出良好的收敛性能。

带工业约束和交易费用的离散投资组合最优化

该文研究带有工业约束和凹的交易费函数的离散单因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,而且分别采用股票市场的真实数据和随机产生的数据来测试该算法的有效性.

不同类型离散投资组合模型的比较及启发

研究不同目标函数和不同约束条件的离散单因素投资组合模型.给出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,并分别采用股票市场的真实数据和随机产生的数据来测试该算法的有效性,最后利用数据结果对不同类型的投资组合模型进行了比较.

带交易费用的离散多因素投资组合最优化(英文)

研究带有凹的交易费函数的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此本文提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,为测试算法的有效性,我们分别采用美国股票市场真实数据和随机产生的数据,数值结果表明该算法是有效的.

离散单因素投资组合模型的对偶算法(英文)

本文研究金融优化中的离散单因素投资组合问题,该问题与传统投资组合模型的不同之处是决策变量为整数(交易手数),从而导致要求解一个二次整数规划问题．针对该模型的可分离性结构,我们提出了一种基于拉格朗日对偶和连续松弛的分枝定界算法。我们分别用美国股票市场的交易数据和随机产生的数据对算法进行了测试．数值结果表明该算法是有效的,可以求解多达150个风险证券的离散投资组合问题．

电源线/地线网络开路电阻单故障分析方法

随着集成电路工艺进入纳米时代,供电电压波动严重影响电路性能.制造中通孔对位不准,及运行中铜导线电迁移现象,都会在电源线/地线网络(P/G网)中产生大量潜在的开路故障,并使供电电压发生明显波动.为了在测试中对大量的开路故障进行快速测试,迫切需要提高故障分析的算法效率.为此,首次提出了单故障连续过松弛算法(SD-SOR),对发生单开路电阻故障的P/G网节点电压分布进行快速分析.基于无故障P/G网节点电压分布,SD-SOR仅对开路电阻周围受故障影响比较大的少数节点进行松弛计算.与传统的全局SOR方法相比,SD-SOR具有如下3个优点:1)局部松弛.由于电路中只有一个电阻q发生开路故障,SD-SOR不是采用全局电路节点的顺序松弛方法,而是采用从故障q所连的节点不断向周围节点进行松弛的波状松弛方法,当某些节点的IR电压降变化小于一个极小的设定值时,这些节点就不再向外进行松弛计算.2)高效.与传统的全局SOR方法相比,SD-SOR不仅参与松弛的节点非常少,而且松弛次数也有明显减少.3)高精度.与传统的全局SOR方法相比,由于距离故障比较远,电路中绝大多数节点电压变化非常小,所以SD-SOR只需对距离故障比较近的节点进行松弛计算,就能够保持较高的分析精度.大量的实验数据表明:与预条件全局SOR求解方法相比,SD-SOR在保持较高精度(误差小于0.95%)的前提下,速度可以提高57倍.

大规模MIMO-TRDMA系统中的改进SOR信号检测算法

在大规模多输入多输出时间反演多址(MIMO-TRDMA,multiple-input multiple-output time-reversal division multiple access)系统中,传统的线性最小均方误差(MMSE,minimum mean square error)算法可获得近似最佳的检测性能。但是,MMSE检测算法所需的矩阵求逆计算复杂度过高,无法确保信号检测的实时处理。针对这一问题,提出一种改进的连续超松弛(SOR,successive over-relaxation)信号检测算法。所提算法通过更新求解线性方程组,避免复杂的矩阵求逆计算;同时,采用最陡下降的思想提高SOR更新的搜索效率,以加快收敛速度和提高检测性能。仿真结果表明,所提算法能以较少的更新次数获得与传统MMSE算法相当的近似最佳性能,而计算复杂度数量级从O(M3)降低到O(M2)。

利于GPU计算具有线性并行度的P／G网SOR求解算法

近年来电子设计自动化(EDA)研究人员尝试利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)提供的高性能计算能力对IC参数分析进行加速研究.为了利用GPU进行电源线/地线网络(power/ground network,P/G网)快速分析,设计了一种基于经典的连续过松弛(successive over-relaxation,SOR)算法的高效P/G网分析并行算法.基于GPU并行计算加速原理,此算法进行了如下改进:1)采用红-黑次序的松弛策略.将所有的节点分为红黑两类,红色节点的所有邻点只有黑色节点、黑色节点的所有邻点只有红色节点,红色节点与黑色节点交替松弛,保证了GPU并行计算中的数据一致性.对于具有N个节点的P/G网而言,一次红色节点或黑色节点松弛可以同时对N/2个节点进行松弛操作,即理论上可以同时启动N?2个并行线程.2)优化数据结构.实现了对数据空间的合并访问,以保证对GPU全局存储空间的最优访问.3)在共享存储器内通过并行归约对松弛标记进行快速统计,同时利用zero-copy技术进行松弛标记的快速拷贝,以快速决定是否继续松弛.大量的实验结果表明:与单线程的CPU程序相比,此算法的加速倍数随GPU所提供物理线程的数目增加而线性增加,可以获得最大242倍的加速效果,是目前EDA研究领域中加速效果最好的GPU算法.

组稀疏优化问题精确连续Capped-L_(1)松弛

本文主要研究损失函数为凸函数且带有约束的组稀疏正则回归问题及组稀疏正则项的精确连续Capped-L_(1)松弛问题.首先对组Capped-L_(1)松弛问题定义了三类稳定点:D(irectional)-稳定点、C(ritical)-稳定点、L(ifted)-稳定点,然后刻画了这三类稳定点之间的关系.进一步,给出了组Capped-L_(1)松弛问题和原始组稀疏正则问题的最优性条件,并从全局解和局部解角度讨论了松弛问题和原问题解的等价关系.

ECO布局中的电源线/地线网络局部SOR分析方法

供电电压直接决定芯片性能,在IC设计的各个阶段考虑供电电压约束具有重要的意义.受制于电源线/地线(P/G)网络分析的高复杂性,尽管供电电压已成为布图规划设计中的一个设计约束,但目前在布局设计中还未考虑供电电压约束.有别于ICCG,SOR等经典的全局分析算法,提出了一种局部的连续过松弛方法(SORPECO),并在ECO布局过程中对P/G网电压约束进行高效的分析.基于前一个布局的P/G网电压分布,针对ECO试探布局中某些轻微设计变动,SORPECO只需对这些设计变动的局部变化周边区域进行松弛,以更新P/G网电压分布.受益于P/G网络分析的局部性,SORPECO拥有局部、高效和高精度等优点.实验结果表明,与通常用于布图规划的传统高效的ICCG算法相比,SORPECO不仅精度损耗几乎可以忽略(最大误差<0.062%),而且可以加速2个数量级.