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通过对Hopfield网络模型的研究,把一种类型的装箱问题转化成Hopfield网络模型,再利用遗传算法优化Hopfield网络中的连接权值,形成混合优化算法求解装箱问题,最后通过实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度. 相似文献
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由于过模Ku波段高功率微波返波管通常输出TM0n混合模式,在保证较高能量转换效率的条件下,难以同时兼顾其输出模式的纯度,而辐射终端为达到理想发射效果又要求单一模式馈入,这就给输出混合模式微波源的实际应用带来了困难。针对这一技术难点,提出一种结构紧凑的TM0n-TM01(n≤3)混合模式转换器的设计方法,实现在高功率容量条件下和较宽频带范围内,高效地将TM0n混合模式转换为单一的TM01模,降低了此类高频段高功率微波源模式纯化设计的难度。 相似文献
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李贵杰 《国防科技大学学报》2014,36(5)
摘要: 针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。此外,将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。 相似文献
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视觉系统是自主无人系统的重要组成部分,附着在相机镜头表面的雨滴会在图像中产生伪影,造成图像质量退化,进而显著影响视觉系统的性能。为此全面深入地调研了近年来附着雨滴的检测和去除方法,凝练了附着雨滴检测和去除问题的本质,并总结了现有方法中使用的雨滴成像模型;从基于模型、基于数据驱动和基于摄像系统三个方向分类梳理了不同的技术方法;从网络架构和损失函数两个方面详细概述了深度网络模型的发展;汇总了现有文献中公开的附着雨滴数据集,并通过实验结果对部分算法的性能进行比较;讨论了检测和去除附着雨滴任务中存在的主要问题,并对该领域未来可能的发展方向进行了展望。 相似文献
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提出了超燃冲压发动机二维进气道的多级多目标设计方法。选择总压恢复系数、压升比和阻力系数为性能目标,引入多级设计概念,分别基于一维气动力学分析方法和计算流体力学方法,采用混合遗传算法对4楔角外压和2楔角内压混合压缩进气道进行了多级多目标优化设计,得到了问题的Pareto非劣解集。采用上述方法可以提升超燃冲压发动机进气道的设计水平,得到高性能的设计方案。 相似文献
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船舶动力机械混合隔振系统的优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
综合分析了混合隔振的原理,揭示了混合隔振的实质就是被动隔振系统和主动隔振系统的多目标联合优化问题.针对船舶中常用的双层隔振系统,进行了混合隔振优化设计和数值仿真.仿真结果表明,混合隔振技术在船舶动力机械隔振方面有着广阔的应用前景. 相似文献
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互联网进入2.0时代后,以社交媒体为主要信息传播平台的新媒体已逐步变为相对独立的社会力量,成为新的战略制高点。社交媒体平台以其传播信息的速度与广度,对庞大的用户人群产生巨大的影响。各国政府和军队意识到社交媒体的飞速发展不仅让其成为新型战略传播工具,更在网络信息战领域成为强大的"心理"干预武器。本文介绍了社交网络通过舆论引导、意识形态控制、僵尸网络病毒化传播等手段在政治、军事上施加新形态影响,分析了混合战争模式下社交媒体成为恐怖分子、民兵和私人武装集团等非政府实体攫取政治控制权的理想平台。因此,我们必须重视社交媒体潜在及现实的武器化影响,把控社会舆论方向,筑牢意识形态防线,以便应对未来网络信息战的挑战。 相似文献
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机器人力控制存在着动力学不稳定性问题,即系统响应速度和稳定性之间的矛盾。在操作空间一级引人加速度正反馈,既能使系统的响应频带变宽,又能提高系统阻尼。这种方法能有效地提高机器人对高刚度环境的适应性,使力控制的动力学不稳定性问题得到明显地缓和;另外本文研究了用加速度积分信号代替位置差分速度信号来消除差分噪声,提高力控制精度方法的应用前景。 相似文献