层次式网络管理系统故障管理子系统研究与实现

计算机网络日益复杂和异构化，迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足，提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法，并讨论了算法的性能。最后采用ＣＯＲＢＡ，Ｗｅｂ和Ｊａｖａ技术实现了该算法。     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

电磁发射用脉冲电抗器应力分析及结构设计

基于对电磁力以及热应力的解析计算公式的推导，运用ANSYS有限元仿真软件对固定电抗器顶底端面情况下的铜箔进行电磁-温度-结构耦合分析，分别得出热应力及所受总应力与应变的分布情况。进一步对电抗器的结构进行优化，综合考虑其结构强度要求与连发温度要求，确定电抗器的最优设计结构，最终通过试验验证出仿真与设计方案真实可信。     

大容量储能发电机并联运行励磁控制算法

大容量储能发电机作为脉冲电源，整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作，可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时，根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能，因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上，引入功率前馈控制，推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数，并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明，功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用，有效分配储能电机释放功率大小，提高了励磁电流响应速度，抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。     

非均匀湍流场中螺旋桨噪声研究

针对螺旋桨在湍流中的非定常噪声问题，在均匀湍流下螺旋桨宽频噪声相关性法的基础上，推导了非均匀湍流下螺旋桨宽频噪声的公式。在均匀湍流的研究中使用了十桨叶螺旋桨模型，并将计算结果与试验数据进行了对比，发现吻合较好。对于非均匀湍流中的问题，研究发现湍流的不均匀程度不会对宽频谱波峰的位置产生影响，噪声谱波峰的位置仍然取决于叶频，湍流的不均匀程度只会改变叶频处的波峰高度。最后研究了均匀湍流和非均匀湍流中侧斜角对螺旋桨噪声的影响，发现桨叶侧斜角的存在会降低螺旋桨在湍流中受到的宽频噪声。     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

Layers of Experiments with Adaptive Combined Design

In the field of nanofabrication, engineers often face unique challenges in resource‐limited experimental budgets, the sensitive nature of process behavior with respect to controllable variables, and highly demanding tolerance requirements. To effectively overcome these challenges, this article proposes a methodology for a sequential design of experiments through batches of experimental runs, aptly named Layers of Experiments with Adaptive Combined Design (LoE/ACD). In higher layers, where process behavior is less understood, experimental regions cover more design space and data points are more spread out. In lower layers, experimental regions are more focused to improve understanding of process sensitivities in a local, data‐rich environment. The experimental design is a combination of a space‐filling and an optimal design with a tuning parameter that is dependent on the amount of information accumulated over the various layers. The proposed LoE/ACD method is applied to optimize a carbon dioxide (epet‐CO2) assisted deposition process for fabricating silver nanoparticles with pressure and temperature variables. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 127–142, 2015     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。