Formal Verification under Unknown Constraints

We present a formal method of verifying designs with unknown constraints (e.g., black boxes) using Boolean satisfiability (SAT). This method is based on a new encoding scheme of unknown constraints, and solves the corresponding conjunctive normal form (CNF) formulas.Furthermore,this method can avoid the potential memory explosion, which the binary decision diagram (BDD) based techniques maybe suffer from, thus it has the capacity of verifying large designs. Experimental results demonstrate the efficiency and feasibility of the proposed method.

某型复杂工程机械变速箱体复合工艺约束机加工线平衡研究

为解决机加工生产线平衡问题所包含的加工任务刀具需求、机床类型需求、加工方位约束、“紧密”型和“或”型约束等复杂条件,建立了机加工生产线平衡数学模型,并采用含多重筛选机制的粒子群算法进行了求解。首先,建立了满足此复杂实际约束条件的机加工生产线平衡问题数学模型;然后,采用粒子的位置坐标作为粒子群搜索的权重信息,进行了加工任务、集中任务的选取,并设计了多重筛选机制构造启发式任务集生成规则;采用此规则对待分配加工任务进行了多重筛选,以得到可供直接分配的加工任务集合,粒子群算法(PSO)从此集合中依次选取了加工任务,构成了完整的解,并形成了具体的任务分配方案;最后,为提高程序的实用性和可视性,设计了加工任务的甘特图生成模块,通过对某复杂工程机械变速箱体零件的实际案例研究,将简化后的任务信息代入算法进行了求解。研究结果表明:该方法实现了多组平衡率高于90%的优化结果,在节拍时间为1120 s时,得到94.66%的较高平衡率,排产方案表格内容与甘特图显示一致;算法推演结果满足设定的多种复合约束条件,通过与人工排产对比说明了该算法的有效性并具有较好的经济性、实用性;对柔性生产案例进行探讨,证明该算法运算结果具备一定的生产柔性。

带隐藏约束昂贵黑箱问题的自适应代理优化方法

针对带隐藏约束的昂贵黑箱全局优化问题,提出采用自适应转换搜索策略的代理优化方法。在转换搜索子步中采用与已估值点个数相关的标准差在当前最优点附近通过随机扰动生成候选点,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。为更好地近似真实黑箱目标函数,采用了自适应组合目标代理模型。在50个测试问题上进行了数值实验,计算结果说明了所提算法的有效性。

大跨独塔钢箱梁斜拉桥合理纵向约束体系研究

大跨独塔双跨钢箱梁斜拉桥结构相对较柔,宜寻求一种合理约束体系方案,以提升结构竖向刚度并兼顾其抗震性能。文中依托某240+240 m独塔钢箱梁斜拉桥,开展纵向传力机理研究,对独塔双跨和辅助墩2种结构体系在不同纵向约束条件进行静、动力和抗震性能参数分析,并对独塔双跨体系5种纵向约束方式进行比选。结果表明,采用较强的纵向约束可以较好改善主梁纵向位移过大和竖向刚度不足的问题。提出了一种限位剪断+阻尼器的纵向约束方式,并总结剪断力合理取值方法,经验证,该约束较好地兼顾了静力工况和地震工况在不同受力状态下的边界需求,是一种较理想的纵向约束体系。

受空间约束时曲线钢箱梁步履式多点顶推策略

针对曲线钢箱梁多点步履式顶推同步控制难度高、往往受到各类空间约束限制的难题,为提高顶推施工的精确性与可靠性,应充分降低曲线顶推施工过程中的多点异向和异速顶推工况次数,根据尽量使得顶推过程中曲线箱梁各点顶推方向与速度相同这一基本原则,提出了受空间约束时曲线钢箱梁以平移和纠偏为主,旋转与调整为辅的顶推策略和方法,建立了各基本工法对应的顶推数学模型,并将其成功应用于兰州市某非对称曲线斜拉桥的钢箱梁顶推施工。研究结果表明:随曲线钢箱梁顶推行进,理论计算出的梁体尾部偏差值逐渐变大、梁体所需旋转角度逐渐变小,故曲线钢箱梁顶推初期宜多次采用旋转工法减小曲线夹角,后期宜多次采用纠偏工法减小轴线偏差;调整工法可有效减少其余工法的实施次数,其计算流程独立于其他工法,只与当前曲线钢箱梁到达的临时墩所在平面位置有关;曲线钢箱梁即将穿越桥塔等空间障碍物时,梁体与障碍物碰撞风险最大,而随顶推进程的继续,梁体与障碍物碰撞风险会逐步降低;该曲线钢箱梁顶推策略与方法思路明确、可操作性高,可大幅降低对多点步履式顶推系统的要求,提高顶推施工可靠性,适用于市政桥梁的曲线钢箱梁步履式顶推施工。

带有界约束非凸二次规划问题的整体优化方法

通过研究带有界约束非凸二次规划问题 ,给出了求解该问题的整体最优解的分枝定界方法及其收敛性 ;提出了定界的紧、松驰策略 ,把球约束二次规划问题作为子问题来确定原问题的整体最优值下界和上界 ,应用分枝定界方法达到了对原问题的求解。

基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法

为了解决包含黑箱约束的复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法。该算法将改进目标函数的期望改进准则和刻画可行域边界的可行性概率准则同时作为优化目标,再从得到的Pareto集中选取新试验点,不仅提高了新试验点选取的目的性也使新试验点兼具探索最优解和开发可行域边界的能力。最后,通过两个数学算例和一个工程算例将所提算法与已有算法进行比较,计算结果表明基于两目标约束应对策略的代理优化算法具有更高的优化精度、效率和稳健性。

面向虚拟装配的约束建模与装配意图捕捉技术

为保证虚拟装配操作的精度和效率,提出了一种准确高效的用户装配意图捕捉算法。给出了虚拟装配环境中约束模型的表达和建模方法,引入约束元素包围盒的概念,并提出了其构造原则及方法。将约束元素包围盒的相交测试作为装配意图捕捉算法的入口,根据约束元素和自由度之间的映射关系,提出了约束多层识别算法来判断约束元素之间的装配约束类型,并通过设置约束元素优先级和利用约束元素间的进给增量比较策略来实现约束的智能确认。最后,使用时间花费代价函数表征装配意图捕捉算法的计算效率。通过某航天产品中的装配实例验证了所提算法的有效性。

边界约束非凸二次规划问题的分枝定界方法

本文是研究带有边界约束非凸二次规划问题.我们把球约束二次规划问题和线性约束凸二次规划问题作为子问题,分别引用了它们的一个求整体最优解的有效算法.我们提出了几种定界的紧、松弛策略,给出了求解原问题整体最优解的分枝定界算法,并证明了该算法的收敛性,不同的定界组合就可以产生不同的分枝定界算法.最后我们简单讨论了一般有界凸域上非凸二次规划问题求整体最优解的分枝与定界思想.

基于箱式约束RPCA的运动目标检测

为克服运动目标检测中光照变化、阴影干扰等的影响,提出了一种具有箱式约束的鲁棒主成分分析方法,用于带阴影的视频运动目标检测。该方法建模时首先将输入的视频数据分解为低秩背景、稀疏前景与阴影3个部分;接着在传统鲁棒主成分分析模型的基础上对阴影变量施加箱式约束,利用Powell-HestenesRockafellar增广拉格朗日乘子法将上述约束转化为目标函数的惩罚函数项,推导了3个子问题的闭合解,并用交替方向法对模型进行求解;最后在公开数据集上对该方法进行了测试。实验结果表明,该方法能够在检测运动目标的同时去除阴影,场景适应性较好。

基于包围盒约束光谱聚类的红外目标识别算法

在红外成像过程中,目标边缘模糊化是影响红外目标识别效果的关键因素,也是红外目标识别算法的研究重点,故在光谱图像中合理补偿目标几何特征信息成为研究热点之一。结合包含目标几何特征信息的包围盒作为约束条件,对红外光谱图像进行分层限定滤波,降低原有图像数据中目标几何外形数据的丢失,提高目标可识别性。设计了在包围盒约束条件下的光谱聚类算法,设置参数η表征待测军用车辆目标的几何信息,设置参数m表征待测军用车辆目标的光谱特征信息。实验采用TEL-1000-MW型红外成像光谱仪获取多光谱图像,通过改变m和η值调整光谱特征值个数与包围盒范围,从而获得不同的目标识别图像。并与传统方法对同一幅红外目标图像的识别效果相比较,结果发现采用包围盒约束的待测目标图像几何边界信息保留效果明显优于传统方法,当m=10、η=0.7时,红外图像的目标识别效果最好,同时算法收敛速度也最优。由此可见,该算法在提高红外目标识别能力、避免误判伪目标和漏检目标方面具有很高的实用价值。

一类框式凸规划的原始 -对偶内点算法

本文为框式约束的一类凸规划提出了一个新的内点算法 ,原始 -对偶路径跟踪法 。

基于框式约束的快速全变差图像泊松去噪算法

该文首先从变分学的角度分析Le等人(2007)基于全变差的图像泊松去噪模型,得到该模型解的一框式约束限制。在此基础上,结合交替方向乘子算法(ADMM),给出了基于框式约束的快速全变差图像泊松去噪算法,并证明了该算法的收敛性。最后,数值实验结果验证了该快速算法的可行性与有效性。

一类箱约束非凸非线性规划的新求解方法

对一类箱约束非凸非线性规划问题提出了一种新的求解方法 ,通过构造一新的含参数逼近函数 ,将原问题转化为一系列无约束优化问题 .该方法对给定的参数在下降方向寻找逼近函数的最优点 .当初始点在盒子内部时 ,证明了方法的全局收敛性 .数值结果表明 ,当参数充分小时 ,该方法能找到原问题的一个总体极小点 .

具有箱形约束的二次规划的一种简易算法

本文对具有箱形约束的二次规划问题,给出一种新的简易算法,并讨论了算法的有限步收敛性。

框式凸二次规划问题的非精确不可行内点算法

对框式凸二次规划问题提出了一种非精确不可行内点算法 ,该算法使用的迭代方向仅需要达到一个相对的精度 .在初始点位于中心线的某邻域内的假设下 。

基于多元约束的机器人混箱码垛规划问题研究

分析了现代物流自动化领域内机器人混箱码垛工程实践中存在的几何约束、边界约束和比例约束 ,提出了多元约束条件下机器人混箱码垛规划问题的新概念 ,建立了该问题的混合整数规划模型 ,通过算例验证了模型的有效性 。

多尺度区域特征的细粒度分类算法研究

为了避免复杂背景对精细目标分类的影响,充分利用卷积神经网络提取的目标全局和局部信息进行细粒度任务的研究,提出了一种多尺度区域特征的细粒度目标检测与分类算法.该方法先使用FASTER-RCNN框架训练3个尺度区域的卷积模型进行多尺度目标区域定位,对定位的结果进行包围盒约束和海伦约束以优化提高定位的精确度,然后将提取多个尺度区域的特征进行组合,并用支持向量机训练细粒度分类器.在Caltech-UCSD鸟类数据集和CompCars车型数据集上进行实验测试.实验结果表明该算法在Caltech-UCSD鸟类数据集的分类正确率达到82.8%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了7.5%,比基于部件的分类方法提高了8.9%;在CompCars车型数据集的分类正确率达到93.5%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了8.3%,比最优的GoogleNet精细目标分类算法提高了2.3%,验证了该算法的有效性.

大规模等值线图任意多边形裁剪算法

给出一种大规模等值线图任意多边形窗口的快速裁剪算法。首先进行传统算法的外包围盒裁剪,然后针对外包围盒创建一种约束网格结构,然后利用网格对等值线进行快速预裁剪,最后通过行扫描算法对等值线进行定位并进行局部细节裁剪得到最终裁剪结果。通过约束网格可以实现以行扫描的方式快速判断点的内外属性,而且基本能确定实际相交的线段时才进行求交运算,减少了大量的求交运算。另外,算法能有效地处理各种特殊裁剪多边形嵌套情况,克服了以往算法对裁剪多边形的约束条件。经过大量的实验,证明本文算法非常高效且稳定。