基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

一个功能较强的等离子体电磁波粒子模拟程序

本文发展了一个功能较强的1 2/2D 等离子体粒子模拟程序。文中就一维情况,论述了等离子体粒子模拟的原理、方法和计算机编程中的处理技巧。最后讨论了电磁模拟的应用。     

混合粒子滤波被动定位算法

为实现空中机动单站对运动目标的快速无源定位,提出了一种基于测向交叉定位方法的混合粒子滤波算法.针对粒子滤波初始化存在的问题,该算法从测向交叉定位方法得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系产生所需粒子,避免了粒子滤波产生粒子时的随机性,减少了高维情况下所需的粒子数目,降低了运算成本,提高了粒子滤波的实时性能.与粒...     

冷喷涂粒子速度影响因素的数值模拟与分析

冷喷涂过程中,粒子速度直接影响冷喷涂材料改性效果.由于射流流场为超音速气固两相冲击射流,用实验方法研究粒子速度的影响因素很困难,为此通过数值模拟方法再现流场中粒子速度的变化情况.用Fluent软件以冷喷涂技术中超音速气固两相射流流场为研究对象,对于气固两相流的模拟,则采用颗粒轨道模型(欧拉-拉格朗日模型)获得粒子在射流流场的速度变化情况;分析粒径、材料、喷涂距离以及载气等因素对粒子速度的影响.进一步优化冷喷涂工艺方案,得到了粒子特性与粒子到达基板前最大速度之间的优化关系.     

面向空间应用的GaN功率器件及其辐射效应

研究氮化镓(GaN)功率器件及其辐射效应对于解决空间应用需求、促进新一代航天器建设具有重大意义。介绍了GaN功率器件的主要结构及工作原理,综述了近年来国内外在GaN功率器件的总剂量效应和单粒子效应两方面的研究进展,并对辐射效应在GaN功率器件中造成的退化和损伤机制进行分析与讨论。研究结果显示：GaN功率器件具有较强的抗总剂量能力,但是抗单粒子能力较弱,易发生漏电和单粒子烧毁,且烧毁点多发生在栅极边缘的漏侧。对GaN功率器件辐照损伤机理的研究缺乏权威理论,有待进一步探索,为其空间应用提供理论支撑。目前,平面结构的GaN功率器件是主流的技术方案,单片集成及高频小型化是GaN功率器件未来发展的方向。     

基于粒子群算法的装备预防性维修策略研究

为解决实战化条件下装备损耗严重和装备完好率之间的矛盾,立足实际提出加大预防性维修力度.根据装备可靠性理论和寿命分布理论,对装备故障率和役龄进行分析,并引入役龄回退因子进行修正.以装备服役期内预防性维修成本最低为目标函数,以可靠性为约束条件,建立预防性维修策略优化模型.采用粒子群算法对模型求解,并进行算例分析,得到装备在服役期内的最优预防性维修次数和时间间隔,证实了预防性维修模型的可行性和实用性.     

基于重心动力学及虚拟模型的单腿平台运动控制

传统单腿平台控制方法仅关注机身的运动,较难适用于腿部重量较大的单腿平台运动的准确控制.在单腿平台运动学及重心动力学建模基础上,提出了融合重心动力学及虚拟模型的控制方法.在单腿平台运动过程分析基础上,运用Simulink与Adams对单腿平台竖直干扰过程及下落缓冲过程进行动力学仿真,并与虚拟模型控制算法进行对比.结果表明,基于重心动力学及虚拟模型的控制方法,能够极大提高单腿平台的控制效果.     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一.