基于FDTD汽车点火系统电磁辐射的研究

电磁兼容是现代汽车设计中的关键及难点问题,点火系统是汽车内电磁辐射干扰的主要激励源,对点火系统电磁辐射计算方法的研究,是汽车电磁兼容问题研究的热点.在推导含电阻元件Yee元胞的时域有限差分法算式的基础上,构建了合理的激励源模式,借助AUTOCAD技术,建立了计算某型号汽车点火系统电磁辐射强度的时域有限差分法模型,并计算出了该型汽车点火系统高压导线在车内产生的辐射电场值.相关工作和结论对汽车电磁兼容问题的分析与预测具有一定的参考价值.     

基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法

针对多目标萤火虫算法在解决复杂多目标问题时存在收敛性差和分布性不足的问题,提出了基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法(MOFA-LR)。该算法通过比较任意一只萤火虫与种群中其余萤火虫的适应度值,判断它们之间的支配关系,根据不同的支配关系选择不同的搜索模式。当萤火虫被支配时,应注重向帕累托前沿上的优质解靠近,因此通过动态反向学习策略求出当前个体的反向解,使用反向解结合全局最优解共同引导萤火虫移动的搜索模式,能够发掘潜在的较好解,使萤火虫最大可能地向有利方向移动,改善了算法的收敛性;当萤火虫不被支配时,应注重获得均匀分布的帕累托前沿,因此使用全局最优解引导萤火虫飞行并结合莱维扰动的搜索模式,既能有效利用非支配解的优良信息,又能避免算法陷入停滞,在改善算法收敛性的同时维护了分布性。最后,为避免算法在迭代后期出现萤火虫严重聚集的现象,添加变异算子帮助种群跳出局部最优,引导种群进行局部开采。将MOFA-LR与12种新近多目标优化算法进行比较,实验结果表明,MOFA-LR具有良好的收敛性和分布性,证明了所提策略的有效性。     

方波触发勘探与开发的粒子群优化算法EI北大核心CSCD

在粒子群优化算法中,当勘探时间持续过长,将可能导致种群在解空间过度徘徊;种群在开发阶段陷入局部最优后,难以再次进行全局勘探.针对上述问题,提出方波触发勘探与开发的粒子群优化算法.依据方波的周期特性,在前半个周期内使用标准粒子群优化算法执行全局勘探,后半个周期使用改进的更新公式执行局部开发.经过实验验证,在方波触发机制下,通过为粒子提供多变步长,可达到周期性触发勘探与开发的目的.使用多类型测试函数,将该算法与新改进粒子群算法、改进人工蜂群算法、改进差分算法在30、50和100维下比较,实验结果表明,该算法在收敛速度和精度上更具优势.     

基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.     

面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类算法

密度分布不均数据是指类簇间样本分布疏密程度不同的数据.密度峰值聚类(DPC)算法在处理密度分布不均数据时,倾向于在密度较高区域内找到类簇中心,并易将稀疏类簇的样本分配给密集类簇.为避免上述缺陷,提出一种面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类(DPC-NNO)算法.DPC-NNO算法结合逆近邻和k近邻定义新的局部密度,提高稀疏样本的局部密度,使算法能更准确地找到类簇中心;定义分配策略时引入共享近邻,计算样本间相似性,构造相似矩阵,使同一类簇样本联系更紧密,避免错误分配样本.将所提出的DPC-NNO算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明,DPC-NNO算法在处理密度分布不均数据时能获得优异的聚类效果,对于复杂数据集和UCI数据集,DPC-NNO算法的综合性能优于对比算法.     

双群交换微粒群算法及在Shearlet图像去噪中的应用

分析基于不同进化模型的双群交换微粒群优化算法的不足,提出改进的双群交换微粒群优化算法。算法将微粒分成大小相同的两分群,第一分群采用标准微粒群模型进化,第二分群采用Cognition Only模型进化,当微粒进化到稳定状态,从第一分群随机抽取部分粒子与第二分群适应值最差粒子进行交换,重复上述操作直到找到最优解。实验结果显示：该算法有更好的全局寻优能力和达优率。为验证算法实用性,将改进算法用于Shearlet图像去噪。该方法根据Shearlet变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用改进算法自适应确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适应去噪。实验表明,该方法能有效滤除图像噪声,较好保留图像边缘信息,去噪后图像具有更高峰值信噪比（PSNR）。     

异维学习人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法局部搜索能力弱及易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的人工蜂群算法。首先,雇佣蜂使用全局最优引导的搜索策略,且引导程度随个体试验次数()自适应减小,以此平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,观察蜂采用变异的异维学习策略,使算法的搜索具有跳跃性,以提高跳出局部最优的概率。对8个经典基准测试函数和CEC2013中8个复合基准函数的测试结果表明,与多种最近提出的类似算法相比,新算法在收敛速度和解的精度均具有显著优势。     

变压器用片式散热器散热性能数值模拟及试验研究

摘 要：以型号为PC3400-32/520的片式散热器为研究对象,采用Fluent数值模拟研究与试验验证相结合的方法,对自然油循环、强迫油循环两种条件下的散热器的散热性能进行研究,以油流阻力、平均油温升系数两个指标评价散热器散热性能。结果表明：自然循环下,当油流量不变时,相对于自冷散热,风冷散热平均油温升系数降低了0.16,散热效果较强;强迫循环下,在油流量45 m3/h至65 m3/h范围内,随着油流量的增加,油流阻力增大了4 kPa,平均油温升系数基本保持不变,约为0.198,散热器的散热量增加了8.8 kW,散热性能增强。     

丹佛斯 当冷冻涡旋遇到并联

正作为中国速冻食品行业的开创者和领导者,全国最大的速冻食品生产企业,二十多年来,三全食品始终站在中国速冻食品的前沿。作为以速冻食品为主打的企业,除了生产环节,物流环节对产品的保质保鲜也至关重要。一旦物流冷链出现故障,温度超过波动范围,对食品的营养品质会造成不可逆转的损伤,进而严重影响品牌信誉。因此,三全食品在物流方面一直严格把控,不放过任何细节和隐患。近两年,与三全食品先后两次合作的江苏百年制冷设