基于遗传算法的轴流汽轮机轮周效率优化

建立一种单级轴流式汽轮机单目标优化设计模型,结合遗传算法进行性能参数优化,针对某型多级汽轮机的某一级,选择优化目标是最大轮周效率.通过优化设计得到了一个最优解,并对最优解及优化变量进行分析,证明了该设计方法的适用性.     

基于训练序列的盲分离算法性能分析

信息最大化(Infomax)盲分离算法是一种基于神经网络的自适应算法,其主要问题是收敛速度较慢.盲分离技术(BSS)在通信中使用时有助于提高接收信噪比,提出通过一种利用通信信号的训练序列来改善Infomax算法的收敛性能的方法,并分别以相关系数和性能指数作为比较标准进行仿真,结果显示该方法能改善接收信号的信噪比,加快Infomax盲分离算法的收敛速度.     

一类可反对称化矩阵反问题的最小二乘解

利用矩阵的奇异值分解讨论了如下问题:已知X,B∈Rn×m,S=ASRn×n,A*∈Rn×m,令L={A∈S|‖AX-B‖=min},求AL,S∈L使‖A*-AL,S‖=infA∈L‖A*-A‖,给出了问题的通解表达式.     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

基于二分递推奇异值分解的故障测距研究

提出利用二分递推奇异值分解与改进的D型测距算法相结合的故障测距算法,该算法能有效消除谐波的干扰和减弱负荷变化对测距结果的影响。仿真结果表明,基于二者相结合的故障测距方法可以准确计算故障点位置。     

布料剪裁中用料优化的贪婪算法

在布产品生产过程中,通常要把原料按照一定规则裁剪为合适使用的尺寸.如何剪裁以使余料最少是一个有着直接经济价值的问题.在对问题参数分析的基础上,建立了该问题对应的整数规划模型.在模型求解的具体实现过程中,基于贪婪算法的思想提出了一种求解此优化问题的近似算法,根据近似算法进行合理的组合设计.通过具体算例的计算表明了算法的有效性和可行性,鉴于参数设置的普遍性,所提出的算法具有广泛的实际应用潜力.     

潜艇水下位置监测方法研究

提出一种以重力异常图重构为基础的辅助潜艇水下定位的方法。着重介绍了重力异常图的拟合细分，并分析了利用Carpenter／Grossberg分类器对匹配点进行分类，选出最佳匹配点的匹配算法。仿真结果表明，利用重力异常图重构的方法，匹配辅助潜艇水下定位能够达到较好的效果，完全满足高精度导航的需求，具有一定的可行性。     

SSI型电力机车动态谐波仿真

本文分析了SSI型电力机车谐波产生机理及其统计特征．文中首先在一般条件下用解析法和数值方法综合求解了SSI型电力机车的周期工作电流方程，给出了比较切合实际的计算模型．而后结合实际线路，根据SSI型电力机车的牵引计算结果，从仿真的角度对其谐波幅值和相频特征进行了统计分析．作出了其统计特征的直方图，为进一步进行电气化铁道全线动卷谐波过程仿真提供了基础．     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义。针对船舶柴油机的生产，提出了实用的车间调度控制算法。该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成。最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性。     

竞争扩散方程一类行波解的存在性及波速估计

本文是在吸取Kanel基本思路的基础上，用打靶法（Shooting)并结合KPP方程的有关理论成果，得到竞争扩散方程组行波解的存在性及波速估计。