组件式GlS的矢量图形系统架构研究与实现

矢量图形系统是地理信息系统(GIS)最重要的组成部分、本文简要介绍了GIS的基础知识和COM技术．探讨了组件式GIS的矢量图形系统化的架构及实现方法     

用PowerBuilder实现物料需求计算

由于实际产品的复杂性，在现代企业生产中经常需要进行的BOM分解和物料需求计算往往通过计算机来实现。本文介绍了一个广度优先的BOM分解模型以及通过它进行物料需求计算的具体实例，并给出基于PowerBuilder和SQL的算法。     

地理信息系统设计及其实现

介绍了以VC6．0为开发工具、利用面向对象技术、以ODBC数据源为后台、运行于Windows系统的基础地理信息系统(GIS)的开发方法。该系统实现了绘制图形的矢量图形系统、管理属性数据的数据库管理系统以及实现空间查询和分析的应用与分析系统，从而实现了对象的地理位置和属性的双向查询，并介绍了空间信息统计和分析功能，以及开发多用户和C／S模式GIS系统的方法。     

混合型Agent在MiroSot的应用研究

在分布实时环境下,解决高效通信和具有容错能力的MAS协作问题是MiroSot需要解决的重要问题之一。基于MiroSot设计的足球机器人MiroSotAgent是结合BDI和子前提结构而构造的一种新的混合式Agent。这种Agent综合了反应型Agent反应敏捷、鲁棒性好和慎思型Agent擅长复杂协作和推理的优点,能较好地应用于分布式实时的MAS环境。     

组件式GIS的矢量图形系统架构研究与实现

矢量图形系统是地理信息系统(GIS)最重要的组成部分。本文简要介绍了GIS的基础知识和COM技术,探讨了组件式GIS的矢量图形系统化的架构及实现方法。     

风力机叶片神经网络结构近似分析的数值实验

介绍了应用于风力机叶片的神经网络结构近似分析方法,开展了风力机叶片性能的样本数据对神经网络结构近似分析的数值实验研究。在风力机叶片的近似分析神经网络模型建立过程中,针对不同的学习率参数进行了数值实验。根据实验结果,风力机叶片性能的样本数目必需能充分反映风力机叶片性能和设计参数之间的关系。如果风力机叶片样本数目较大,叶片神经网络结构近似分析精度将较高;如果学习率参数较大,获得的神经网络模型将较好。该实验研究将有助于在优化设计过程中利用神经网络结构近似分析风力机叶片性能的近似计算。     

基于混合遗传算法的催化重整过程多目标优化

为实现催化重整过程生产指标的综合优化,基于已实现工业应用的催化重整17集总反应动力学模型和催化重整过程机理模型,考虑相应的多种约束条件,建立了以最大化总芳烃收率和最小化重芳烃收率为目标的多目标操作优化模型。提出了一种将遗传算法与局部优化方法相结合的多目标混合遗传算法HNAGA,并用于多目标操作优化模型的求解。现场工业数据的仿真研究表明,HNAGA在寻找Pareto最优解前沿方面比原遗传算法具有一定的优越性。将该多目标优化模型和求解方法应用于工业催化重整装置的操作优化,可以有效提高决策的准确性。     

粒子群优化算法在螺旋桨加工量计算中的应用

利用粒子群优化算法对螺旋桨加工量进行优化计算,通过对优化前后数据的比较发现,粒子群优化算法在对螺旋桨加工量计算的优化方面效果较好,从而有效地提高了螺旋桨的加工效率.     

基于神经网络近似模型的液压支架掩护梁轻量化设计

针对传统液压支架掩护梁轻量化设计效率低问题,将实验设计方法、近似模型和遗传算法相结合,提出了基于神经网络近似模型的掩护梁轻量化设计方法。以扭转加载工况条件下的掩护梁的最小质量为目标函数,选取4个对质量和强度影响较大的结构参数作为设计变量,建立了掩护梁轻量化设计模型,通过数值计算软件ANSYS获取每个样本的质量和最大应力,利用神经网络对样本集进行多维非线性拟合,构建神经网络掩护梁质量和应力近似模型,用近似模型代替耗时的数值计算,最终得到优化后的掩护梁质量减轻了8.87%,验证了轻量化设计方法的合理性和可行性。     

改进的免疫算法求解TSP问题

针对TSP问题,提出基于人工免疫理论的提取免疫疫苗和注射疫苗的新算法对免疫算法进行适当的改进,给出了新的疫苗结构,以提高算法求解问题的迭代速度。实验结果表明,改进的免疫算法较原免疫算法在求解TSP问题时具有更快的收敛速度。