融入动态学习与高斯变异的自适应秃鹰搜索算法

针对标准秃鹰搜索算法寻优时存在的初始种群分布不均匀、个体适应性差和易陷入局部最优等问题,提出一种改进的秃鹰搜索算法应用于求解函数优化问题。首先,引入Circle混沌映射丰富初始种群的多样性,在搜索空间阶段引入一种非线性权重自适应地调整算法搜索与开发的能力;其次,令螺旋搜索过程中秃鹰领导者个体向具有代表性的秃鹰个体进行动态学习,产生出适应性强的秃鹰个体;最后,对最佳搜索位置的秃鹰个体执行高斯变异策略,根据个体适应度大小择优更新曲线俯冲过程中的秃鹰领导者个体,种群中多数秃鹰个体的适应性得到增强,能够一定程度上避免算法在函数寻优时出现的停滞局面。通过在若干基准测试函数与部分CEC2017函数的对比实验验证了本文算法的优越性。

基于原子范数的非均匀阵列到达角估计

在雷达系统中,天线阵列至关重要。非均匀阵列能减少天线阵元使用,带来更高的自由度,但由于其阵元位置不规则排布在到达角(DOA)估计、空间频谱计算等方面存在难题,难以满足雷达目标跟踪、声源估计等场景中高精度和快速DOA估计的需求。针对该问题,文中在ℓ_(0)原子范数的基础上提出基于Circle混沌映射的并行无网格DOA估计算法。该算法通过并行处理目标函数的同时进行群体寻优,引入自适应策略进行模型精英学习和状态评估,随后增加变异算子实现全局最优解寻找,从而实现了非均匀阵列信号快速DOA估计。仿真验证表明,相对于常见DOA估计算法,该算法可以获得较小的均方根误差(RMSE),同时实现更精确的角度估计和更少的计算复杂度。

无人机检测桥梁多目标点路径规划方法研究

针对无人机检测桥梁下部结构多目标点路径规划问题,建立无人机检测桥梁墩柱的数字模型.利用改进后的Henon混沌映射对传统人工蜂群算法(ABC算法)中的蜜源初始化阶段和侦察蜂搜索阶段进行优化,提出了一种基于混沌映射改进后的ABC算法(HABC算法),通过仿真对比分析发现HABC算法相较于ABC算法迭代收敛更快,平均评价函数值也优于ABC算法,实现全局路径规划问题中算法的优化.将HABC算法和贪心策略相结合提出一种贪心HABC算法,实现UAV检测桥梁墩柱结构多目标点路径规划,通过仿真验证了算法的可靠性.结果显示通过牺牲少量路径总长度可有效节省算法运行时间.

差速非对称双螺杆挤出制备高性能HDPE/h-BN导热复合材料

电子元器件的飞速发展对电子设备的散热要求也越来越高。通过使用基于混沌混合原理的差速非对称双螺杆挤出机制备了高密度聚乙烯(HDPE)/六方氮化硼(h-BN)高导热复合材料,通过微观形貌、导热性能、力学性能等测试分析,研究了螺杆转速对h-BN的剥离与分散混合及其对HDPE/h-BN复合材料性能的影响。结果表明,转速的提升能够改善挤出机对h-BN的剥离分散效果,从而提高导热复合材料的综合性能。当转速为300 r/min时,平面内和平面外方向上的热导率分别达到了7.91和0.38 W/(m·K),与100 r/min时相比,分别提高了7.62%和15.15%,而拉伸强度和断裂伸长率分别提升了2.68%和81.63%。此方法工艺简单、生产效率高,且无需使用有害试剂,为高效规模化制备综合性能优异的高导热复合材料提供了新思路。

融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism,PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)4种元启发式算法及其他学者改进的SOA算法多角度进行比较,并通过Wilcoxon秩和检验来验证算法的有效性和稳定性。实验结果表明PSSOA和其他对比算法相比,在约80%的测试函数上有着更好的算法的收敛速度和求解精度,并且在Wilcoxon秩和检验中,PSSOA和其他对比算法存在显著性差异的比例达到了98%,证明了算法具有更显著的差异性。

一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。

修正的正弦反馈控制下的混沌同步

设计一种修正的正弦反馈控制器,降低非自治混沌系统的同步判据对系统初值的要求,使得混沌同步判据的适用范围变大.通过数值仿真,验证了该方法的可行性.

基于状态观测器的电力系统混沌控制

针对带有周期性干扰的电力系统的混沌现象以及其控制问题,结合非线性扩张状态观测器理论和非奇异快速终端滑模控制,提出了一种基于扩张状态观测器的混沌控制方法。在系统部分状态不可测和存在未知项以及外部干扰的情况下,基于非线性扩张状态观测器估计系统的未知状态及不确定项,其中包括混沌电力系统的周期性干扰项。改进了双功率趋近律,可使系统在有限时间内实现信号跟踪,同时减小了控制器的抖震幅度。采用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性和有限时间收敛。通过仿真验证了所设计的控制方法的有效性。

电力系统混沌振荡现象的ACPD控制

针对非线性电力系统容易产生混沌振荡现象的问题,分析了四阶非线性、多状态变量耦合电力系统的混沌特性,并提出了一种基于自耦PD控制理论的混沌控制方法。该方法将四阶非线性电力系统中的第二通道内部动态变化、外部扰动和所有不确定因子都定义为一个总扰,由此可将原系统等效地映射成一个有干扰项的二次线性系统,以转子指定角度和实际角度之差为控制误差,继而建立了一种在反相总扰激励下的控制误差系统,并利用一个速度因子把传统比例-微分两种控制力耦合起来,从而建立了ACPD非线性闭环控制系统。为同时满足控制器的响应速度和稳态精度,提出了基于转子角度跟踪误差的自适应速度因子模型。仿真显示了使用ACPD控制器只需0.3 s的时间,就能使转子角度跟踪到期望轨迹,且抗扰能力强,在电力系统稳定性控制领域具有实际应用前景。

基于NOMA的级联式混沌增强加密通信技术

混沌加密能够灵活地兼容多种调制格式、实现多维度数据加密,已成为军事保密光通信中有效保护数据传输的物理层加密技术。为保证光通信系统中数据传输的安全性,提出一种基于非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)的级联式混沌增强加密通信技术。通过提升混沌序列的非线性动力学特性缓解混沌本振退化问题,采用功分复用技术实现对密钥的分发和对加密数据的传输,利用三维级联混沌系统对比特、星座、子载波进行加密掩蔽。实验结果表明,该技术能够在2 km的七芯光纤上实现65.8 Gb/s的加密信号传输,密钥空间达到1078,系统的安全性能明显提高。该项技术在军事保密光通信中具有良好的应用前景。

非线性混沌经济时序的预测方法及其应用研究

主要研究由非线性混沌经济时序所确定的动力系统的预测方法及其应用 ,通过改进的最优化方法来估计模型的参数 ,并在其相空间中对时序的未来值进行预测 .给出有代表性的实例对模型和算法进行验证 ,结果发现选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度 。

混沌经济时序非线性动力系统的预测方法研究

混沌经济时序的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容 .提出了一种改进的非线性混沌经济模型 ,应用模型的阶数由最小嵌入维数决定的观点 ,给出了相应的模型参数辨识方法 ,并用其确立的混沌模型进行了预测工作 .计算结果表明 :模型参数辨识方法能迅速地将参数估计值带到多峰目标函数的全局最小值附近 ,然后再采用优化理论能较准确地求出模型的参数 ,用得到的混沌模型对系统进行预测工作 。

三种动力系统Lyapunov指数的比较

Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数是定量描述混沌吸引子的重要指标，自从１９８５年Ｗｏｌｆ提出Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ指数的轨线算法［１］以来，如何准确、快速地计算实验数据的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数便成为一个判定运动性质的重要问题．本文基于作者给出的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的具体算法，计算了三种动力系统的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数并与Ｗｏｌｆ的算法进行了比较，计算结果表明：不同的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数对应不同的非线性混沌动力系统，且Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数越大对应的混沌动力系统的几何结构就越复杂．

动力系统实测数据相空间重构的改进方法

应用本征值分解技术对动力系统实测数据嵌入空间矩阵的本征值进行了计算 ,提出了具体计算嵌入空间矩阵本征值及其本征向量的改进计算方法 ,以及嵌入空间矩阵基的改进选取方法 .并将所得到的动力系统实测混沌数据向已正交化、单位化了的本征向量上投影 ,从而完成了动力系统实测混沌数据的相空间重构工作 .

基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取

基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。

基于分态的煤矿瓦斯浓度预测模型的研究

由于影响瓦斯浓度变化的因素很多且内部关系复杂,传统的单一预测模型无法客观准确地反映其变化规律,导致预测精度较低。为有效提高瓦斯浓度预测精度,提出一种基于分态的预测模型。应用最大李雅普诺夫指数(Lyapunov指数)对瓦斯浓度时间序列的混沌特性进行识别,将其分为非混沌态和混沌态,接着分别采用改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)和基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)的神经网络进行建模和训练参数的优化,最终得到最佳预测模型并对瓦斯浓度时间序列进行预测。结果表明,分态预测模型有效提高了预测精度,降低了预测误差,用该方法可以更加客观准确地对瓦斯浓度进行预测。

基于分段Logistic混沌映射的单向Hash函数

提出了一种基于循环迭代结构的明文消息分段Hash函数算法.该算法以明文消息和初始密钥作为混沌系统的初始条件,通过迭代计算过程中包含的循环移位操作保证了所给算法具有单向Hash函数的不可逆性、防伪造性以及初值敏感性等特点.为了有效改进基于混沌系统的单向Hash函数的安全性能,本文构造了一种分段非线性混沌映射:分段Logistic混沌映射.实验结果表明,基于分段Logistic混沌映射的Hash函数具有良好的单向性、弱碰撞性等性能.

混沌优化方法在灰色非线性水环境规划中的应用

通过把灰色参数和灰色变量视为混沌变量,利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性以及对初值敏感性的特点,尝试应用具有优秀随机搜索性能的混沌优化方法求解水环境灰色非线性规划问题。实例研究证明,该方法具有搜索速度快、求解精度高的优点,因此对目标函数的优化结果比常规数值解法、遗传算法更加有效。

论水文系统混沌特征的研究方向

简要介绍了混沌的概念，回顾了水文系统的混沌研究进展，从哲学上论证了水文系统混沌演化的普遍性，指出当前水文系统混沌研究的重点应该是探索水文系统混沌演化的普遍性，揭示水文系统混沌演化的成因机理和基本规律及其因果关系，提出了宏观、中观和微观时空尺度相结合，理论分析和计算机模拟相结合的水文系统混沌研究方法。

构造变基本域的P1平面对称动力系统

目的分析标准的平面结晶体群映射的特点,构造变周期窗口的可视化平面动力系统.方法将P1对称平面动力系统迭代公式中三角函数的线性角度变量x与y用非线性量x3+c1与y3+c2替换.运用蒙特卡罗搜索法选定参数向量,并通过李雅普诺夫指数确定动力系统的动力学特性.结果构造出了随参数变化而改变基本域尺度的P1平面对称动力系统.关于选定参数下的动力系统,动力平面上各周期窗口尺度是变化的,平面上的点向基本域投影为非线性的.结论提出了一个构造正方形格子平面排列的P1对称动力系统的方法,可以用于大量构造正方形平面排列的混沌吸引子和充满Julia集图案.