一种增强的运动自适应算法

基于传统算法,提出了一种增强的运动自适应去隔行算法．在第一步运动检测得出运动状态之后用中值检测来纠正运动误判,提高了运动检测的抑制噪声能力．其次,由检测结果进行运动自适应插值：对图像静止部分使用场间插值,对运动部分使用边缘自适应插值．实验结果表明,该算法提高了运动检测的准确性,对静止图像和动态图像均能达到较好的效果．在一定程度上克服了传统算法带来的运动模糊、边缘锯齿等问题,同时与运动补偿算法相比,具有易于硬件实现的优点．     

扩频信号窄带干扰抑制技术及其仿真

从理论上研究了扩频通信系统的窄带干扰频域抑制技术和窄带干扰对消技术,在此基础上,对基带反馈双环对消电路进行了理论分析,对窄带干扰频域抑制技术和窄带干扰对消技术的综合系统进行仿真,并得出该系统可有效抑制扩频系统中的干扰噪声的结论．     

基于单神经元自适应PID的矢量控制系统研究

转子磁场定向矢量控制中,转速PI调节器在控制对象参数变化时其鲁棒性能较差,而单神经元具有自学习、自适应能力,为了进一步改善矢量控制系统的性能,文章提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且还具有很强的自适应性和鲁棒性。     

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.     

基于遗传算法优化的小波神经网络对船舶受扰力及力矩建模预报

首先构造小波神经网络,建立船舶横向和纵向运动模型及其运动受扰力模型,采用小波神经网络对船舶受扰力建模预报,并用遗传算法对其进行优化,对预报结果进行分析比较,给出超前5秒、15秒的船舶运动受扰力与力矩预报结果.     

随机响应约束下的桁架结构拓扑优化

研究随机响应约束下的桁架结构拓扑优化问题具有重要的工程应用前景.文章采用自适应遗传算法(AGA)求解了随机响应约束下的桁架结构拓扑优化问题.通过引入海明距离生成高质量的初始种群、采用自适应的交叉和变异算子以及对适应度函数进行线性标定这三个步骤改进了遗传算法的搜索效率以及收敛性.在拓扑优化列式中考虑杆件以及各自由度的拓扑变量以精确地模拟优化过程中杆件和结点的删除.建立了随机载荷作用下结构均方响应的表达式,并以此作为拓扑优化问题的约束条件.另外,提出了一些启发式算法来引导杆件和结点的删除.最后,通过对随机激励下的二维桁架以及三维桁架进行拓扑优化计算,证明了本文方法的实用性和有效性.     

混凝土拱涵的优化设计

针对常规混凝土拱涵材料用量大的问题,介绍了新颖的拱涵结构形式,应用遗传算法对拱涵的轴线进行了优化设计,得到受力合理的拱轴线坐标,拱圈各截面弯矩均比较小,使涵洞结构简单,施工方便,达到节省材料、加快施工速度、降低工程造价的目的.     

土木工程结构健康监测研究进展

阐述了实施土木工程结构健康监测的必要性,介绍了结构健康监测系统的内涵、组成、监控内容、监控系统功能及其工程应用,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法进行了分析和比较,阐述了健康监测领域今后的主要研究问题和发展方向.     

自适应阻尼控制悬架系统的结构与工作原理

自适应阻尼控制悬架系统（Adjuster damping control suspension system,缩写为ADS）是电子控制悬架的一种新方法,奔驰轿车即装用了该种悬架控制系统。     

基于遗传算法的变速器多目标优化设计

本文以体积最小化和功率使用率最大化建立了变速器多目标优化设计数学模型,并在可靠性的基础上,给出了约束条件;最后运用遗传算法对所建模型进行了实例测试,测试结果表明所建模型正确有效,对齿轮传动的设计具有参考价值。