基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。

宽级配砾石土中降雨入渗的优先流模型

宽级配砾石土的级配较宽,孔隙尺度跨越几个数量级,降雨入渗易形成空间上的不均匀入渗,即优先流入渗。基于孔隙结构的分形特征,定量研究降雨在宽级配砾石土中的入渗规律。根据多孔介质分形理论及HagenPoiseulle方程,水在不同尺度的孔隙管道内入渗率的量级不同,将土体的孔隙部分划分为2个区域—基质区和优先流区,这2个区域所占的比例随雨强的变化而变化。基质区内各孔隙管道的入渗率均达到其最大的入渗率,但各不相同,孔隙管道的直径量级小,入渗率量级小,优先流区各孔隙管道的入渗率相同且均未达到其最大入渗率,孔隙管道直径量级大,入渗率的量级远大于基质区,据此特征从理论上推导了降雨在土体不同孔隙区域内的入渗量和入渗率的表达式;基于此研究了基质区和优先流区的面积在孔隙中所占比例随雨强的变化特征及相应入渗量和入渗率的变化特征。结果表明:降雨在土体中的入渗呈现出优先流区高速入渗,基质区入渗相对缓慢的特点;随着雨强的增大,优先流区域的入渗率也随之增大。降雨入渗优先流现象产生的根本原因是土体多尺度的孔隙结构和无压力的自由入渗边界2个因素,其大小和分布受到土的饱和渗透系数和降雨强度的影响。从孔隙结构的角度解释了降雨入渗优先流的产生机制。

总溶解气体过饱和对长薄鳅的急性和慢性致死效应研究

高坝在泄流过程中可携带大量空气进入水体,形成总溶解气体(total dissolved gas,简称TDG)过饱和,给下游水生生物尤其是鱼类的生存造成威胁。本文以长江流域特有珍稀鱼种——长薄鳅为研究对象,对其进行不同TDG饱和度下致死试验和再暴露试验,旨在研究长薄鳅对TDG过饱和水体的耐受性及低饱和度对其的慢性伤害作用。结果表明长薄鳅连续暴露在TDG饱和度为120%、130%和140%水体中的半致死时间分别为152.81、64.02和14.89 h。将在110%和120%饱和度下暴露96 h后存活的长薄鳅,再次放入到140%浓度下进行暴露,该情况下两组的半致死时间为8.72和7.14 h,较原140%工况下正常试验鱼半致死时间分别快41.4%和52.05%;将在110%和120%饱和度下暴露96 h后存活的长薄鳅,再次放入130%浓度下进行暴露,该情况下两组的半致死时间为47.77和15.52 h,较原130%工况下正常试验鱼半致死时间快25.56%、75.81%。结果表明TDG低饱和度水体对长薄鳅有慢性伤害的影响。

基于车行视程与大气光快速估值的车载视频去雾算法

交通场景中的视频图像去雾处理,是一个实时性极强的不确定反问题,针对雾霾天气下车载视频图像退化严重的现象,分析了交通环境中雾气浓度对车前物景可视度的关系,提出了大气能见度与车行视觉距离之间的关系模型,讨论了降质图像增强的理论与方法,建立了雾霾条件下车行可视距离的线性回归公式和基于大气能见度的透射率快速估值模型。同时,研究了雾霾物像暗通道的基本特征,提出了利用引导滤波对图像实现边缘平滑、细节增强以及利用盒式滤波保持边缘信息,降低时间复杂度;直接利用灰度图像获取大气光像素矩阵的估值方法,建立了基于大气光的快速估计模型,解决了暗原色先验理论方法的"非天空区"假设及其时间复杂度难以适应车载视频图像处理的问题。根据上述提出的透射率估计方法和天空光的估值模型,本文提出了一种鲁棒性好,实时性强的雾霾视频图像去雾的新算法,并完成了基于该方法的视频图像恢复处理流程设计,构造了车载雾霾视频图像恢复处理的综合验证平台,通过信息熵和图像边缘检测的方法,对本文提出的方法与目前已有的几种流行的去雾方法进行了图像恢复质量的比较,结果表明,本文提出的方法在反映图像细节和清晰化等方面都取得了良好的处理效果。

平面齿内齿轮包络鼓形蜗杆齿面误差检测及溯源

平面齿内齿轮包络鼓形蜗杆传动是一种新型蜗杆传动,由平面齿内齿轮及其包络形成的鼓形蜗杆所组成,具有体积小、重量轻及功率密度高等特点,在对体积和重量有限制的特服重载传动领域有广泛的应用前景。为了掌握平面齿内齿轮包络鼓形蜗杆齿面精度理论,利用微分几何与啮合理论建立含工艺误差的齿面数学模型,基于齿轮测量中心自由扫略功能分析齿面数据采集方式,探讨测头半径补偿原理及齿形匹配方法等,研究基于遗传算法的齿面误差溯源优化算法,并对样件齿面进行误差检测试验及误差溯源分析,验证了上述误差检测原理及溯源方法的可行性。研究内容为平面齿内齿轮包络鼓形蜗杆的精度评价及后续高精修正加工提供了理论指导,有利于内齿轮包络鼓形蜗杆传动的推广和应用。

基于Niederreiter密码的签密方案

针对现有签密方案不能抵抗量子攻击的问题,将Niederreiter公钥密码和CFS签名方案相结合,构造了一种既能抵抗量子攻击又具有较小密钥数据量的签密方案。该方案用Goppa码的快速译码算法来实现对消息的认证,同时基于伴随式译码算法来实现对消息的加密。分析表明,方案在随机预言机模型下达到了IND-CCA2安全和EUF-CMA安全。在公钥量不变的情况下,新方案的签密文较"先加密后签名"减少了44.4%。与标准签密算法相比较,签密和解签密的运算量也有着较大幅度的减少。所提出的方案可以作为抵抗量子攻击签密的参考方案。

改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与neuron-by-neuron(NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络(RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,通过ODEKH算法进行全局搜索获得RVFTDFCCNN的初始化参数,再用NBN算法对RVFTDFCCNN进行训练,同时根据复合函数求偏导数的链式规则,从2个层次对NBN算法中的Jacobian矩阵元素计算进行优化。采用宽带DTMB信号作为输入信号,对预失真系统进行仿真。结果表明:当训练误差和泛化误差均在同一数量级时,RVFTDFCCNN的NBN算法计算量比单隐层(SHL)神经网络明显降低;ODEKH算法比传统磷虾群算法具有更快的收敛速度,ODEKH-NBN联合算法的训练精度比Levenberg-Marquardt(LM)算法提高一个数量级,预失真后的邻道功率比(ACPR)比LM算法改善了2 d B。说明本文的预失真方法具有较低的复杂度和良好的预失真性能。

面向流式数据认证的变色龙认证树算法研究

针对流式数据应用的场景及其安全性需求,对流式数据认证相关内容进行研究,基于静态变色龙认证树算法,构造了针对流式数据的动态认证模型。动态变色龙认证树在初始化阶段不需要确定树的规模,在数据插入的过程中能够自适应地扩展规模,更适合流式数据环境。在这个算法模型下,实现流式数据的添加、查询、认证等操作。动态变色龙认证树算法插入数据更稳定,查询验证时返回的认证路径更短,因此减少了时间、空间开销,并且加快了验证效率。实验结果表明,动态变色龙认证树与静态变色龙认证树相比在插入、查询、验证效率上有了较大提升。

含沙水流深层排放入海的浮力射流模拟

为准确评价污水深层排海对环境水域的影响,开展深水排海的数值模拟预测研究具有重要意义。建立考虑泥沙和盐度差引起的浮力射流影响的3维泥沙和盐度输移扩散的RNGκ-ε紊流模型,通过室内机理试验对模拟流场和盐度场进行了验证,模拟结果和试验结果符合较好;利用该模型对低盐度含沙水流排入某海域后的水力特性以及盐度和含沙量扩散对环境水体的影响进行模拟预测。结果表明:含沙的淡水水流排入海水后由于密度差而呈现出上升的浮力射流的特征,射流轴线在垂向上呈抛物线形态;浮力射流到达水面后,以该点为中心,呈蝴蝶型形状向四周扩散,污染带平面范围逐渐增大,影响范围内盐度持续减小,含沙量持续增加;污染带在开始时段扩散速度较快,随着掺入水体的影响范围加大,污染带边界向四周推移的速度逐渐放缓。

基于深度学习的手绘草图识别

现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。提出一种基于深度学习的手绘草图识别方法(DeepSketch),该算法根据手绘草图缺失颜色、纹理信息的特点,使用大尺寸的首层卷积核取代自然图像识别中常使用的小尺寸首层卷积核,获得更多的空间结构信息。利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深层模型对应层的模型参数,以加快收敛,减少训练时长。加入不改变特征大小的卷积层来加深网络深度等方法以减小错误率。实验结果表明,所提出的方法较之其它几种主流的手绘草图识别方法具有良好的正确率,对250类手绘草图识别正确率达到69.2%。

一种基于NTRU新型签名方案的设计

NSS和NTRUSign是2种典型的基于NTRU格数字签名方案。为了解决安全性问题及提高算法速度,提出一种基于NTRU的新型数字签名方案,分析了本方案的安全性难题、格基规约攻击以及副本分析攻击,对比了NTRUSign、胡予濮提出的改进方案NSS_Hu和本方案3种算法的性能参数,表明本方案在不降低安全性的同时,整体签名验证在复杂度理论程度上速度提升1/7。

一种TDD-MIMO系统混合预编码传输机制

针对TDD-MIMO系统中,天线之间存在相关性时会影响系统性能的问题,提出一种混合预编码传输机制。在该机制中,基站首先采用一种低复杂度的信道估计算法来计算信道矩阵,然后计算信道矩阵的相关度来判断相关性的高低并选择相应的预编码方式。当相关度大于等于转换系数时,采用基于协方差矩阵的预编码;反之,则利用基于LR的预编码。仿真结果表明,该机制充分利用了2种预编码分别适用于不同相关性范围的特点,在降低了系统的误码率的同时保持了低复杂度,提高了系统在天线之间存在相关性时的容量。仿真验证了该机制的有效性。

交错轴变传动比齿轮副变传动比齿轮数字设计方法研究

汽车转向器的传动比是影响车辆转向轻便性和灵敏性的重要因素之一,车辆在转向时为了获得轻便性和灵敏性的统一需要采用变传动比转向器。通过综合分析机械式变传动比转向器的重要部件交错轴变传动比齿轮副的啮合特点,基于包络原理提出了一种全新的变传动比齿轮数字设计方法,此方法将交错轴变传动比齿轮副中斜齿轮看作由垂直于其轴线的无限接近的平面集合与其截交后截平面的集合,每个截平面称为"齿轮元",交错轴变传动比齿轮副的啮合传动可看作齿轮元的集合与变传动比齿轮的啮合,变传动比齿轮齿廓上每个齿廓点的高度值,是过此点且垂直于齿条运动方向及斜齿轮轴线的直线随此点一起啮合传动时,与此点啮合过程中遍历齿轮元集交点高度值中的最小值。基于上述方法,建立了交错轴变传动比齿轮副变传动比齿轮齿廓点高度值计算的数学模型,开发了求解算法,得到了变传动比齿轮的齿廓点云,并将此方法成功应用到了某型变传动比转向器的研制中,通过样件试制及测试验证了该方法的正确性。

利用稠度指标估算黏土渗透系数的方法研究

针对黏土渗透系数无法利用方便易测参数估算的问题,从分析无效孔隙对土体渗透特性的影响出发,定义黏土无效孔隙比的概念;然后利用黏土稠度界限指标液限,推导出有效孔隙比的计算公式,对常用的砂土渗透系数经验公式进行修正,得出黏土渗透系数经验公式;最后以黏土渗透系数经验公式为基础,对工程实例进行渗流计算。通过分析考虑与不考虑无效孔隙比计算结果之间的差异,并将渗透系数计算值同室内试验实测值进行对比,验证了黏土渗透系数经验公式的合理性。

一种应用层协议解析加速算法

为解决WEB应用服务端高并发压力时应用层协议解析带来的性能和稳定性问题,通过统计分析发现一些应用层协议(如RTSP、HTTP、SSDP等)结构具有字段数量有限、字段名称固定、名称与分割符之间内容为该字段值以及结构非固定等特征,提出一种协议字段树结构,基于该结构提出一种应用层协议内容解析加速算法,在解析过程中不会出现匹配失败及回溯情况。针对具有上述特征的应用层协议,通过与传统的协议解析方法及多模字符串匹配算法实验对比,结果显示,提出的基于协议字段树结构的解析加速算法解析性能比传统的解析方法平均提升16.5%以上,算法适用于高并发压力下ASCII及二进制形式的协议内容解析,具有良好的扩展性。

十字交叉路口拥堵状态的公交优先控制策略

针对采用饱和度判定交叉路口交通拥堵存在滞后性问题,提出临界饱和排队长度概念,并将相位起始时刻排队长度与临界饱和排队长度的比值定义为排队拥堵率,通过排队拥堵率来判定路口交通拥堵状态,提出单向拥堵与双向拥堵情况下的公交优先策略,并采用Vissim软件仿真公交优先策略的可行性。通过仿真结果可以看出,实施公交优先后,优先相位的车均延误与人均延误显著降低,而非优先相位的车均与人均延误略有增加,但整个相位周期的车均延误变化不大,而人均延误降低较多。研究结果表明,采用排队拥堵率判定交通拥堵,并在拥堵情况下实施公交优先具有可行性。

基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化

为有效地解决梯级水电站群多目标联合优化问题,充分发挥水电的容量效益,建立兼顾梯级最小出力最大化的总发电量最大模型,提出了一种基于非均匀变异算子的改进单亲遗传算法。新算法采用实数编码,不在染色体间进行交叉操作,利用非均匀变异算子运行前期的充分全局搜索和后期的精细局部开发特性在单条染色体上进行进化寻优,且仅有3个控制参数,不要求初始种群中的个体具有多样性。与其他相关方法的实例计算结果对比表明,新方法不仅收敛性能优越,而且遗传操作简单,易于控制。

基于电压变化量的配网单相接地故障多判据检测法

针对基于零序电压的非有效接地配网单相接地故障检测灵敏度低的问题,提出基于电压变化量的低阈值、多判据检测法。在发生单相接地故障后,系统三相电压和零序电压将同时发生变化,考虑各电压特征受故障电阻、故障距离等因素影响,定量计算零序电压、故障相电压和非故障相电压变化特征,利用多电压变化量特征检测单相接地故障。同时考虑多电压变化量特征,避免了运行状态和故障特征量小等因素的不利影响;以低阈值为基础,提高了中性点非有效接地系统单相接地故障检测灵敏性,提高了检测方法耐故障电阻能力。基于PSCAD/EMTDC的大量仿真证明了提出的方法在耐故障电阻能力及抗扰动性上有明显的提高,对单相接地故障的准确、可靠检测有重要作用。

一种改进的3维块匹配视频去噪算法

针对Video Block-Matching and 3-D Filtering(VBM3D)算法耗时高且去噪视频存在块效应的问题进行了改进。在对变换域系数进行收缩时,采用连续阶导数阈值法,代替原算法中的硬阈值法,减少块效应;在帧内匹配时,采用基于积分图思想的图像块距离计算加速方法;在帧间匹配时,使用帧间预测性匹配方法,减少计算量,提高算法效率。理论分析和实验结果表明,改进后的算法不仅能有效改善原VBM3D算法中的块效应,且算法复杂度大大降低。

外加阴极电位对X100管线钢近中性pH值应力腐蚀开裂行为的影响

采用慢应变速率拉伸实验研究了X100管线钢在NS4溶液中,在外加阴极电位下的应力腐蚀开裂行为。结果表明,与在自腐蚀电位下相比,-900mVSCE外加阴极电位没有明显增强其近中性pH应力腐蚀开裂(NNpH-SCC)敏感性;但是,当外加阴极电位为-1500mVSCE时,其NNpH-SCC敏感性显著增强。与X80管线钢在外加阴极电位下的NNpH-SCC敏感性相比较后表明,外加阴极电位对X80管线钢的NNpH-SCC敏感性影响更加强烈。