基于小波时频图和量子遗传算法的车轮扁疤检测方法

针对地铁车轮扁疤在线诊断困难问题,提出了一种基于小波时频图、灰度投影法和量子遗传算法的智能在线车轮扁疤检测方法。首先对轮轨间的垂向振动信号进行小波时频分析,得到小波时频图,然后结合灰度投影法从时频图中提取车轮扁疤的特征;最后采用量子遗传算法对支持向量机进行优化以提高SVM的分类准确率。通过一个工程实例验证了该方法在识别车轮扁疤时的有效性。结果表明,该方法能够准确且快速地检测出对车轮扁疤,且所使用的分类模型的性能优于现有模型。

时间轮算法在工控安全态势感知系统中的应用

对于工控安全态势感知系统,如何解决大量定时任务的协调和调度是一个重要的问题。文章阐述了时间轮算法的原理、优势和应用,并从统计分析任务分层、任务集中化管理、分布式定时任务调度等角度,给出了时间轮算法在工控安全态势感知系统中的具体应用策略,以期为工控安全态势感知系统的设计与实现提供有价值的参考。

基于多线程和缓存机制的定时器管理算法

经典的哈希分级时间轮算法在管理大规模定时器时存在响应时间长、累积时延高等缺点。该文借鉴"高速缓存"思想,提出了一种时间轮改进算法(Cached And Timing Wheels,CTW),基于多线程和缓存机制,提前查找和存储即将超时的定时器。该算法能够充分利用多核CPU的性能,优化开启、查找和停止定时器的操作,提升大规模定时器的管理效率。实践表明,CTW算法在管理大规模定时器时能够缩短响应时间,消除累积时延,提高定时器精度。

多线程应用中的定时器管理算法

针对高性能电信系统中软定时器效率低下的问题,提出一系列优化方案,采用二次散列的时间轮,并结合免锁算法的低粒度互斥锁,从理论上把定时器查询和定时器插入等常用操作的复杂度从O(n)降至最优情况的O(1)。通过真实高负荷进行测试,采用SunStudio11性能分析工具对优化前后的性能进行定量分析。实验结果表明,该优化方案能够有效提高系统效率。

分时四驱汽车用分动器多目标优化设计

针对分时四驱汽车用分动器的优化研究问题,提出基于多种群遗传算法的分动器多目标优化设计方法。建立以最大爬坡度、燃油经济性以及齿轮重合度为目标的分动器多目标优化数学模型,基于多种群遗传算法进行优化设计,运用AVL-Cruise软件进行整车虚拟仿真模型,并对优化前后结果进行虚拟实验。结果表明:优化后车辆最大爬坡度降低2.78°,燃油消耗量降低12.52%,行星齿轮重合度提高8.62%;实验结果与优化结果相吻合,验证优化结果的正确性。