大型舰船圆筒型水下防护结构性能分析

[目的]针对传统“空舱-液舱-空舱”三舱型防护结构重量大、防护效率较低的问题,探讨圆筒型水下防护结构的防护性能。[方法]建立基于任意拉格朗日-欧拉(ALE)算法的数值模型,通过典型的结构接触爆炸算例,验证ALE算法的精度;然后在此基础上分别建立传统的三舱型防护结构和圆筒型防护结构模型,通过数值模拟分析相同药量水下接触爆炸后的应力、应变最大值以及能量吸收等特征参数,从而得到各自的防护性能。[结果]结果显示,圆筒型防护结构防御纵壁的位移小于防水纵壁的位移,这与传统三舱型防护结构的规律相反;甲板、双层底结构吸收的能量相比传统防护结构少了9.92%,具有明显的垂向抗变形优势。[结论]研究表明,圆筒型防护结构在药量相同的情况下其毁伤程度更低,可为水下防护结构的创新设计提供新的思路。

网络入侵微分方程正则化反演算法仿真

为了保障网络运行安全,维护网络运行环境,提出基于20-sim软件的网络入侵微分方程反演算法。引入微分方程,在20-sim平台内实现网络入侵模型的构建;通过模型奇点计算,明确网络入侵行为的蔓延程度以及网络入侵行为的扩散趋势。为优化网络入侵模型构建的精准度,引入正则化反演算法,通过对模型构造数据的正则化处理、模型约束目标函数分析,实现反演算法中正则化因子的自适应调节;将正则化反演因子代入反演方程中,实现模型参数向量的推导;根据反演参数推导结果,对网络入侵模型实施纠错与优化。实验结果表明,所提方法能够在较短耗时的前提下,实现网络入侵行为的精准分析,对互联网技术的发展具有重大意义。

一种基于MapReduce的频繁模式挖掘算法

为了解决Algorithm_Add算法在挖掘大数据中的频繁模式时存在的内存占有量大和运行速度慢等问题,该文在深入研究Algorithm_Add算法的基础上,提出了基于MapReduce计算模型的并行挖掘算法——MRAlgorithm_Add。算法利用MapReduce模型对新增加模式进行处理,在各个节点上求出局部频繁模式,通过合并各个节点的结果得到全局频繁模式。介绍了MRAlgorithm_Add的设计思想,分析了算法的运行性能。实验结果表明MRAlgorithm_Add算法在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比性能和良好的可扩展性。

提高配网自动化自愈成功率的关键措施

由于传统方法存在控制效果不稳定的问题,导致配网自动化自愈效果不佳,研究提高配网自动化自愈成功率的关键措施。利用最小生成树数学算法,构建配网数字模型;利用简单高效的矩阵算法定位发生故障区间,进而应用并改进智能分布型FA故障自愈方式。实验结果:通过对通信模块升级计划和配电设备报警程序的测试,配网自动化自愈成功率提高至84.09%,成功实现了提高配网自动化自愈成功率的目标。

基于遗传算法的超声波电机模糊自适应速度控制

行波接触型超声波电机是一种利用压电陶瓷的逆压电效 应工作的新原理微特电机,与传统电磁型电机截然不同, 其 驱动力矩并非由电磁感应产生,而是由压电陶瓷超声频域 的振动转化而来。参数的时变性、系统内在的非线性、系统的强耦合性等原因导致其动态和稳态数学模型难以获得。在未知控制对象精确参数及数学模型的情况下,该文提出一种新的超声波电机自适应速度控制策略。控制系统包括两个闭环,内环用来补偿由于温度变化造成的机械谐振频率漂移,可以增强响应的快速性与准确性;另一闭环为频率调节环,频率值由模糊控制器根据工作状态随时调整,其模糊控制规则基于遗传算法在线调节。系统较好地实现了设定的速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强的优点,又具有较高的控制精度和较好的稳定性。

一种改进的RSA快速算法

本文提出一种新的 RSA算法 .这种算法是对传统二进制算法的改进 ,即将指数 e进行 2 k 进制化 ,减少 e的序列长度 ,从而使新算法的迭代计算步数减少 .理论分析和实际应用均表明 。

基于深度网络训练的铝热轧轧制力预报

在铝热轧过程中,轧制力预报精度直接影响着成品的产量和质量。为了提高铝热连轧轧制力预报精度,提出一种基于深度学习方法的多层感知器(Multi-layerPerceptron,MLP)轧制力预报模型。模型利用MLP的函数逼近能力来回归轧制力。模型以小批量训练为基础,利用Batch Normalization方法稳定网络前向传播的输出分布,并使用Adam随机优化算法来完善梯度更新,以解决MLP模型难以训练的问题。仿真结果表明:模型使网络预测与实测数据的相对误差降低到3%以内,实现了轧制力的高精度预测。

求解证券组合问题的拟模拟退火算法

很多求解证券组合问题方法是基于Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ模型当中的协方差矩阵是正定的这一前提条件下，但实际上这一条件并不具有一般性，提出的求解证券组合问题的拟模拟退火算法回避了这个问题，更具有实用性。

自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准

图像配准是医学图像处理中的关键技术。文中提出一种自适应差分算法(Difference Algorithm,DE)和Powell算法相结合的多分辨率医学图像配准方法,其不仅可以克服Powell算法依赖初始点的缺点,还可以降低陷入局部极值的几率。首先,对源图像进行多分辨处理,获得包括源图像在内的三层图像;然后,在低分辨率图像上使用自适应DE算法进行全局变换参数的搜索,获得的变换参数作为Powell算法的初始点;最后,在高分辨率图像及源图像上使用Powell算法进行配准。与传统实验相比,该方法具有更高的精确度,能够有效避免局部收敛问题。

一种估计模拟分解滤波器组系数偏差的算法

模拟器件工艺偏差是制约混合滤波器组模拟数字转换器系统信号重构精度的主要原因,准确地得到模拟分解滤波器组传递函数是完成信号重构的首要条件。为解决上述问题,本文提出一种估计传递函数系数偏差的算法。该算法根据输入信号的信息以及信号通过模拟滤波器组后的采样数据,便可以准确地估计出偏差范围在±20%的模拟滤波器传递函数系数的偏差值。实验中分别采用2阶和3阶模拟滤波器传递函数模型,其谐振频率的估计值与理想偏差值的标准偏差分别为1.10%和0.56%。将估计值应用于单通路滤波混合滤波器组系统进行仿真,输出信号可以达到14位精度,完成了系统重构功能,仿真验证了该算法的可行性。

0.618法在一步成形模拟方法中的应用

合理地选择冲压件的毛坯外形 ,可以提高板料的成形性 ,同时也可以提高材料利用率。本文着重研究了一步成形模拟方法中松弛因子对收敛的稳定性和收敛效率的影响问题 ,提出了一种基于 0 618法的松弛因子优化算法 ,并且设计编制了计算程序。通过球冠、L形件、行李箱盖外板、T形件 4个算例 ,与一系列未经优化的固定松弛因子结果进行了比较 。

集群计算机上基于BSP模型的并行算法及其程序设计

文章分析了BSP模型和集群计算机的特点,给出了在集群计算机根据BSP模型设计并行算法及其软件的原则,举例说明了利用BSP模型代价公式定性分析并行算法性能的方法,并利用实验结果验证了得出的结论。结果表明模型的成功地抽象出了集群计算机中影响算法性能的诸种因素,并通过代价公式反映出来,利用代价公式可以基本准确地估计并行算法代价,这对集群计算机上的并行算法及其软件及设计和优化具有重要的指导意义。

二维三温耦合差分方程组的解法

针对二维三温耦合热传导差分方程组的特点 ,给出并比较了块G S算法和ICCG算法 .数值结果表明 ,ICCG算法的收敛速度比块G S算法的收敛速度可以快数千倍 .并且 ,在二维激光黑腔靶耦合的数值计算中 ,如果能够实现向量化计算 ,使用ICCG方法将会大大提高数值模拟的计算效率 .

一种大规模的递增聚类算法及其在文档聚类中的应用

聚类是将数据进行划分,并从中发现有用信息的一种有效手段,它在很多领域都有着非常重要的应用。K均值方法是聚类方法中较常用的一种,但对于大规模的数据,而且有计算资源和时间约束的情况下,K均值方法已不能满足要求。该文提出的CFK-means方法是一种适合于大规模数据的、快速高效的递增聚类方法,它采用了聚类特性(Clus-teringFeatures,CF)结构来表示聚类,能更有效地保留和利用聚类信息。它只需扫描数据一次即可得到聚类划分,所需的计算时间和文件交换时间数倍少于K均值方法,而且聚类的准确度和K均值方法相当。通过对仿真数据和实际文本集数据进行的对比实验证明了CFK-means方法的有效性。

多目标优化差分进化算法

个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。

图的均匀染色问题的神经网络模型

对图G(V ,E) ,若一正常k 染色f使得f[i]-f[j]≤ 1(i,j=1,2 ,… ,k) ,其中f[i]={vv∈V(G)且f(v) =i} ,f(v)表示顶点v的色 ,则称f为G(V ,E)的k 均匀染色 .图的均匀染色问题就是要确定使图G(V ,E)具有k 均匀染色的最小的k .

无位置传感器内置式永磁同步电机参数的在线辨识方法

在传统永磁同步电机无位置传感器控制中,电机参数决定了转子位置的估计精度,而电机参数又很容易受到外部环境的变化,导致控制性能的下降.提出了一种基于内置式永磁同步电机电流状态方程的电机参数的在线辨识方法,该方法采用仿射投影算法对参数进行估计,可以准确估计定子电阻、转子磁链、直轴电感和交轴电感.由于定子电阻和转子磁链与定子电感随外界环境的变化率不同,所以采用两种不同的中断周期分别对定子电阻、交轴电感、直轴电感和转子磁链进行辨识.可以在保证辨识精度的情况下大大减少不必要的计算,提高了该算法在实际应用中的效率.针对传统的模型参考自适应算法速度估算的收敛速度较慢的缺点,提出了改进的基于电流自适应状态观测器的转子位置和速度估计方法,提高了速度辨识的收敛速度,减小了稳态误差.实验结果表明:电机参数的在线辨识方法能够对电机参数进行准确辨识,具有稳定性好和良好的动态性能.

一种新的基于高阶统计量的自适应滤波算法

本文首先提出一种基于三阶累积量的代价函数 ,其次提出了一种基于此代价函数的格型自适应算法 ,最后将此算法用于线性预测 ,计算机仿真实验结果证实了算法的正确性和有效性 .

任意两序列公共元素的并行查找

对于处理器数为log_2n的共享存储多处理器系统,本文探讨了查找长度为n的任意两序列公共元素的并行算法。

机器人导航路径的动态分级蚁群算法规划策略

为了提高机器人工作路径质量并减少算法运行时间,提出了蜂巢栅格模型与动态分级蚁群算法结合的路径规划方法.建立了工作环境的蜂巢栅格环境模型,在转向角、避障路径比、路径质量等方面均优于传统方形栅格模型;将蜂群算法的分级思想引入到蚁群算法中,根据适应度将蚁群分为寻优蚁和侦查蚁两级;寻优蚁更加注重信息素的引导作用,利于算法收敛,侦查蚁更加注重启发信息的牵引作用,不断探索新的路径而增加路径多样性;提出了兼顾全局信息素更新和局部信息素更新的动态加权信息素更新方法.经仿真验证,动态分级蚁群算法在迭代过程中的路径多样性优于蚁群算法;将动态分级蚁群算法应用于路径规划,路径长度比蚁群算法降低了22.12%,平均运行时间减少了32.33%,充分证明了动态分级蚁群算法在路径规划中的有效性.