认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化

为了降低认知无线电中主用户受到的干扰,根据主用户状态的变化,通过将通信带宽分为感知频带和传输频带,建立了次用户在整个帧周期内进行带宽频谱感知的模型.该模型中,次用户在每个帧使用部分带宽进行频谱感知,其余的带宽传输数据.在限制主用户受到的干扰和次用户虚警概率的基础上,通过联合优化感知带宽比和检测概率,最大化次用户的频谱效率.使用MATLAB软件仿真模型的干扰概率和频谱效率,结果表明:相比传统的时间频谱感知,当虚警概率为0.5时,带宽频谱感知能够使主用户受到干扰的概率降低30%;当干扰概率为0.2时,带宽频谱感知能够使次用户的频谱效率提高0.3 (bit/s)/Hz.      

基于过饱和控制的疏散网络优化模型

应急条件下疏散需求呈现短时爆发性特点,为提高网络优化模型在应急疏散状态下的适用性,本文提出了网络过饱和度概念,并结合疏散交通组织策略建立过饱和控制的疏散网络双层优化模型.上层模型从疏散组织者的角度出发最小化疏散网络过饱和度,下层模型以Wardrop 用户平衡准则模拟疏散参与者的疏散路径选择行为.采用禁忌搜索算法求解所建模型,并以Sioux Falls 网络为平台验证其有效性.实验结果表明,在应急交通疏散状态下,基于过饱和控制的疏散网络优化模型能够实现疏散网络通行能力的最大化利用和应急交通组织策略的最优化配置,具有较强的适用性.     

检修车轨道导流板对流线型箱梁涡振的影响

为研究流线型箱梁的涡激振动特性及涡振抑振措施,以某大跨度钢箱梁斜拉桥为工程背景,通过1:50节段模型风洞试验研究了主梁断面涡激振动响应;采用计算流体力学(computational fluid dynamic, CFD)分析主梁断面的二维流场. 研究结果表明,检修车轨道处漩涡脱落明显,对主梁断面涡激振动性能影响较大;导流板位置从检修车轨道外侧移动到检修车轨道内侧,主梁断面升力系数均方根值减小了24%;在检修车轨道内侧设置导流板,可以有效抑制主梁涡激振动.      

基于BLH框架的大深度载人潜水器总体性能的多学科设计优化

建立了一个大深度载人潜水器总体性能多学科设计优化的数学模型,并提出了BLH多学科设计优化框架来对大深度载人潜水器多学科设计优化数学模型进行构建.通过拉丁方试验设计方法对设计变量与多学科优化目标的相关性进行分析,最终得到满足性能指标要求的大深度载人潜水器总体设计优化结果.     

抗振板壳结构的仿生拓扑优化设计方法

以抗振结构设计为目标,将仿生设计技术应用于板壳结构加强部件的分布设计中,提出了一种简单高效的结构拓扑优化设计方法,以处理具有复杂边界条件的抗振板壳结构的拓扑优化设计.将结构加强部件分布的形成看成和植物根系的成长过程一样,加强部件从给定的"种子"出发,根据一定的成长规则生长、分歧或退化,在体积增量的控制下,形成最优的分布形态.设计结果可作为进一步详细设计的近似优化模型.对一些典型的抗振板壳结构进行了设计,结果表明所提出的方法克服了现有的结构拓扑优化技术的一些局限性,可简单有效地处理复杂结构的设计问题.     

调整计费数据优化局域数据

通过对华为交换机计费问题的现象、成因等的分析,找出了计费设置的不当之处,并对其进行了重新规划与设置,规范了计费局域数据。     

潜水器多学科设计中的多目标协同优化方法

针对潜水器设计中涉及多个学科的耦合以及数据信息量大、数据关系复杂的问题,文章介绍了一种新的多目标协同优化算法.该方法将Pareto遗传算法(PGA)引入协同优化框架,二者的有机结合充分发挥各自的优势,该方法利用协同方法的分解协调机制将复杂系统的设计问题分解为一个系统级优化问题和几个学科级优化问题.采用PGA作为系统级优化器,不仅可以得到能够反映多目标优化问题实质的、客观的Pareto解集,而且,由于PGA是无需梯度信息的直接搜索算法,从而从根本上消除了协同优化由系统层一致性约束条件引起的收敛困难问题.在PGA与协同优化框架结合的过程中,采用目标函数的归一化处理、分级罚函数法、浮点数编码、群体分级和Paveto解集过滤器等技术提高算法的计算效率和可靠性,并通过一个数学算例和一个载人潜水器的例子证明了多目标协同优化算法的有效性.     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.