固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

加质源项技术在装药燃烧中的仿真研究北大核心

在弹射器燃烧室装药燃烧升压非稳态过程中,燃气发生器燃烧室内流场的压强数据在很大程度上影响着导弹弹射过程的安全与稳定。针对管状装药燃气发生器的特殊装药结构形式,运用Fluent软件建立了二维轴对称非定常计算模型,采用加质源项技术,通过UDF编译来实现燃气的质量、动量、能量向燃烧室的注入。通过设置不同的观测点,对燃烧室装药不同部位的压力和温度变化情况进行监测,计算得到了在装药加质燃烧升压过程中装药表面各点的压强和温度分布,随后分析了燃烧室喷管口打开后燃气流场的流动情况,得到了燃烧室内弹道压力变化曲线。所得结论可为燃气发生器的抗热冲击设计和喷管的结构设计提供参考。     

多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法

卫星对地面目标的时间窗口计算是航天领域的一个重要问题。对圆轨道卫星对地面静止目标的时间窗口问题进行了研究,并针对该问题提出一种快速求解方法。该算法首先分析未考虑地球自转时的卫星对地面目标的时间窗口,然后根据地球自转特征对计算结果进行迭代修正,从而得到该周期内卫星精确的时间窗口。通过数值计算结果表明,卫星时间窗口绝对误差在0.1 ms量级,相比1 s步长的跟踪传播法,计算时间减少99.1%。     

针对从右到左平方乘算法的RSA故障分析

提出了针对从右到左平方乘算法实现的RSA故障分析算法,该算法利用多次在模幂运算执行过程中在不同指定位置对模数N注入故障获得的故障签名,通过密钥搜索恢复出参与故障运算的密钥片断,最终恢复完整密钥。从理论上分析了该算法的复杂度,并通过仿真实验进行了验证,得到了密钥搜索空间和所需注入故障数目与一次攻击恢复密钥片断长度之间的对应关系。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

基于大涡模拟的气体羽流分层特性数值模拟

采用大涡模拟(LES)对气体羽流分层特性进行数值模拟,分析了基于LES的气体羽流模型、控制方程和数值计算方法,探讨了LES在多组分气体羽流模拟中的应用;以文献[1]中氦气在空气中形成羽流的实验数据为参考,对所建模型进行验证。利用该模型对密闭空间油气泄漏过程进行数值模拟,计算结果表明油气在泄漏发生的240 s之内,不同组分表现出显著不同的分层规律:相对于空气,密度较大的组分聚集在空间下部20%的范围内;密度较小的组分主要分散在空间上部80%的范围内。研究结果为油库油气危险源安全监测与预警、火灾预防与扑救等提供了关键参数参考和工程设计理论依据。     

水顶油顺序输送油水混合模型研究

顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。