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测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法(DFA)。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法(FA)进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施步骤,并分析了不同的吸引度函数和二值化函数(sigmoid和tanh函数)对算法结果的影响。最后针对5个不同规模的实际系统验证了离散萤火虫算法的有效性,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等传统的元启发式搜索算法的计算性能进行了比较分析。结果显示:在满足系统要求的故障检测率和故障隔离率的前提下,利用本文提出的离散萤火虫算法得到的5个系统测试代价最优值分别比PSO算法和GA算法平均降低了10.1%和14.6%。实验结果表明:离散萤火虫算法能快速收敛到更高质量的全局最优解,避免过早收敛而陷入局部最优值,对于解决大型复杂装备的测试点优化选择问题具有很好的应用前景。 相似文献
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村级财务审计是现阶段农村财务管理工作的重点内容。农村审计工作的不规范问题始终存在,而且还伴有诸多不足。文章在对村级财务审计工作存在问题进行重点分析的基础上,提出有价值的优化方案,以期有所帮助。 相似文献
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社会经济高速发展,加快了城市化的建设步伐。电梯已成为人们楼宇生活中非常重要的交通工具之一,在人们的日常生活中起到了举足轻重的作用。但高频、违规使用,也导致电梯故障徒增,能源损耗加剧。提升电梯故障的诊断检测和节能优化改造水平,对保障电梯安全节能运行具有重大意义。本文主要对电梯故障检测与节能优化进行了探讨,旨在给电梯故障检测以及节能优化提供参考性的意见。 相似文献
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因历史等方面的因素,在我国现有的加工设备中普通加工设备偏多,而数控设备相对比较少,很多企业所用机床,其精度都不是很高,且故障的发生率也比较高,在这种形势下,加强机床的改造并也变得非常有必要。本文就经济型数控机床改造的优化方案进行探索与研究。 相似文献
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随着野外装备智能化的不断发展,野外环境下的装备路径优化成为近年来研究的重要领域之一,其在促进军事力量的发展和推动军事智能化的进程等方面起到重要作用。目前国内外对于既有道路下车辆优化方法的研究和总结较为成熟,但由于野外环境的复杂性和未知性,基于既有道路的优化算法无法在野外路径优化中直接应用。因此,本文基于国内外野外环境下的装备路径优化技术的研究现状,从环境建模和路径优化算法两个研究层面进行了归纳总结,并将野外路径优化算法分为单装备路径优化和多装备路径优化,阐述了各方法的适用范围与利弊,针对野外环境下的动力学问题,重点阐述了动力学约束下的装备路径优化算法,最后对未来野外路径优化算法的发展方向进行了展望。 相似文献
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单元机组协调控制系统是一个复杂的多变量系统,其协调控制方案的优良与否事关整个机组的稳定运行。现以国产300MW机组为研究对象,在分析单元机组协调控制系统应用现状、国产300MW机组协调控制方案及其存在问题的基础上,针对性地提出了优化措施,以期为提高单元机组的协调控制品质提供一些有益的参考。 相似文献
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锅炉设备的润滑故障,往往都是高速运转中的轴承由于缺少润滑油而引起的,缺油的原因很多,本文对其原因及解决办法作了介绍。 相似文献
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由于FPGA互联资源故障定位是FPGA故障测试的一个难点,尤其需要准确地判断故障的类型和精确地定位故障的位置,因此文中提出一种通过故障映射方法将SRAM型FPGA的互连资源故障映射到LUT的输出上,间接地测试与定位互连资源故障的一种方法.同时将故障映射这种方法与传统经典的三次配置测试互连资源方法的核心思想相结合,在高故障率的FPGA中实现了互连资源的100%故障测试覆盖率,并精确地将故障定位至FPGA互连金属线段或PIP对.该算法采用了最小可重复单元结构,FPGA中被测试资源可以由连续或不连续的任意数量最小可重复单元组成,因此更适合FPGA的重复性结构和FPGA的在线测试.在FPGA的在线全覆盖测试中,该算法的最小迭代测试(ROTE)次数与FPGA的规模无关,只与用户应用电路所占FPGA总资源的比例相关. 相似文献
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本文通过实例说明了施工方案的优化是保证工程质量,加快工程进度,方便施工,降低成本,提高经济效益的有效途径。 相似文献
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为提高配电室运行安全,确保配电室发生火情时能够在第一时间实现灭火和救援,开展对配电室消防系统的优化选择及施工方案的分析研究。在明确配电室基本工况后,通过对4种消防灭火系统进行灭火性能对比和设计计算,选择将七氟丙烷灭火系统作为配电室中的消防系统。通过对施工工艺进行设计,明确消防系统安装施工要点,提出一种针对七氟丙烷灭火系统的施工方案。通过实例分析证明,优选的灭火系统在实际应用中的灭火性能更强。按照新的施工方案,能够确保最终质量验收通过率达到95%以上。 相似文献
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基于改进量子进化算法的测试优化选择 总被引:2,自引:0,他引:2
基于相关模型的测试优化选择是复杂电子系统测试性设计中的一个重要问题.文中首先建立了测试优化选择的数学模型,然后提出一种改进的量子进化算法对其求解.算法核心在于根据测试选择的特点设计了一种新的适应度函数,同时改进了基本量子进化算法的旋转角确定方法,既能防止算法限于局部极值,又能加快收敛速度.为了充分验证算法的有效性及先进性,将其应用于大量仿真实例.结果表明,与现有测试选择算法相比,该算法在求解精度和收敛速度方面均优于已有算法,因而适合于复杂电子系统的测试优化选择问题求解. 相似文献