基于遗传二进制粒子群混合算法的测试点决策研究

测试点选择是测试性分析和设计的前提。通过对测试问题的分析,建立了数学模型和构造了衡量测试集优劣程度的启发式函数,提出了一种遗传-二进制粒子群混合算法求解满足测试性指标要求的最小完备子集。应用实例表明,该算法能够有效的克服单一算法陷入局部最优和早熟收敛等不足,提高了搜索效率,能够有效快速的获得全局最优解。     

异步电机电磁噪声的槽配合方案优化

异步电机的电磁噪声问题一直是国内外各大电机制造公司面临的难题,随着高功率密度异步电机的出现,其电磁噪声的解决将会更加困难。本文通过一台高功率密度电机就电磁噪声问题对所选槽配合进行优化对比,制造出低噪声高功率密度电机,希望能对同行有点帮助。     

高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

考虑换件维修代价的测试优化选择

测试优化选择是测试性设计工作的基础,保证选择的测试对被测系统具有较好的故障检测率和故障隔离率是测试优化选择的重要约束。从装备换件维修的角度,通过对故障模糊组分析,可知换件维修代价对测试选择结果具有重要影响。基于相关性矩阵,在分析装备换件维修对测试选择的影响基础上,以测试代价和维修代价最小为优化目标,以故障检测率、故障隔离率为约束,建立了考虑换件维修代价的数学模型,并采用混沌二进制粒子群算法求解。仿真实例结果表明,考虑换件维修代价的测试优化选择模型更加符合工程实际,选择结果更加准确和可靠。     

GPS同步采样装置中防止干扰GPS秒脉冲信号的措施

为削弱和消除干扰对基于GPS同步采样装置的影响，在简要介绍GPS同步采样装置的基础上，根据秒脉冲总是位于2 s交界处的特点，提出了防止干扰GPS秒脉冲信号的软硬件措施。其中，软件鉴别法简单可行，适用于CPU内部资源充足的情况下；而硬件措施节约了CPU的片内资源，适用于CPU负担较重的应用场合。试验结果表明，该方法可有效地克服干扰信号对GPS同步采样装置的影响。     

皇上吃请

正历朝历代的皇帝国王,不管是赵钱孙李,还是威廉亨利,逢到与臣民会餐这样的事儿,总是请客的时候多,吃请的时候少。皇上吃请,次数虽不多,场面却着实不小,其中最甚者大约是隋炀帝。据史书记载,他出巡时,"每之一所,辄数道置顿,四海珍馐殊味,水陆必备焉,求市者无远不至。郡县官人,竞为献食,丰厚者进擢,疏简者获罪"。把进奉吃喝的丰俭与官员     

基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置

传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优化模型,并采用一种改进的离散粒子群算法求解.算法根据传感器优化配置的特点设计了粒子个体适应度计算方法,惯性权重则基于群体早熟程度自适应调整.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为航空设备PHM系统的传感器优化配置提供有效指导.     

RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。     

基于交叉与变异组合的TSP问题研究

遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度过慢,容易出现早熟的问题。本文针对该问题,创新性地提出使用5种交叉算法和3种变异算法进行组合的算法设计,得出15种不同的组合方法,然后使用Java语言进行编程实验,最后通过对中国144个城市相对坐标（CHN144）的实例进行测试,证明了在使用交叉算法与变异算法进行组合得出的15种组合方法中,使用三交换交叉算法与逆序变异算法进行结合,这种组合方式的遗传算法在解决TSP这一问题时能够取得最优的效果。     

数据中心网络中一种半集中式SDN路由策略

在SDN体系架构中把网络控制功能从网络设备（交换机/路由器）里分离出来,集中到中心节点控制器上,交换机只负责数据平面的功能（通过流表进行数据转发）。在大规模的数据中心网络中,路由/流表的计算和分发完全由中心控制器完成,控制器成为网络的性能瓶颈和脆弱点。为了解决上述问题,本文提出半集中式SDN路由技术,其主要思想是每个交换机节点不需要控制器的参与,可以自主构建一个基础流表,基于基础流表,交换机可以完成基本的数据转发工作。而控制器负责更高级的路由选路（故障处理）工作,从而大大减轻控制器的负担。针对控制器的高级路由选路工作,本文通过对现有SDN网络中的故障恢复机制的特性以及限制的分析,在基础流表的基础上设计一套局部迂回故障检测恢复机制。基于该机制,控制器能够及时检测到网络故障,并在极短的时间内进行故障恢复,实现控制器的高级路由选路工作。