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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法_刘钊

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均（ARMA）模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

  • 2021-05-06
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集装箱轻重货物混合平衡装载模型与算法_雷定猷

负载平衡是集装箱装运过程中的基本约束,轻重货物混合装载时较难满足,如何精确量化负载平衡、实现轻重货物混合平衡装载亟待研究。以集装箱轻重货物混合平衡装载问题为研究对象,构造负载平衡函数,综合考虑负载平衡、位置、重量和旋转等约束,建立轻重货物混合平衡装载模型；根据对负载平衡的影响程度,将待装货物分类组成轻重货物单元,在采用评估函数和中心骨架等启发式方法分类处理的基础上,设计轻重货物混合平衡装载算法。3 000个算例表明:所提出的模型和算法能够在保证集装箱容积利用率不低于90%的同时使负载平衡约束满足率达96.07%以上。

  • 2021-05-06
  • 阅读374
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基于改进花朵授粉算法的极限学习机模型_邵良杉

为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。

  • 2021-05-06
  • 阅读339
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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量（LOI）是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法（GA）-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱（XRF）分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差（RSD）为1.3%；海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%～6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
  • 阅读337
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适用于饱和砂土循环动力分析边界面塑性模型的显式积分算法_高源

基于适用于饱和砂土循环动力分析的边界面模型,利用修正广义Mises方法将其推广至三维应力空间中,引入与状态相关的剪胀函数,采用历史最大加载面硬化准则,以反映饱和砂土排水条件下刚度变化、剪胀剪缩等特性。结合子增量步显式积分算法的思想,建立了适用于饱和砂土循环动力分析边界面模型的显式积分算法流程。借助有限元软件子程序接口,将该算法流程开发到有限元软件中,通过建立土体单元数值模型,对Toyoura砂在单调荷载和循环荷载下的三轴试验工况进行模拟。结果表明,利用子增量步显式积分算法对模型进行积分,能够准确有效地模拟砂土的应力-应变曲线、以及砂土在单调和循环荷载作用下均展现的剪胀剪缩现象,验证了显式积分算法的有效性。通过设置不同的增量步长,验证了子增量步显式积分算法对于较小应变增量步的高度稳定性和收敛性

  • 2021-05-06
  • 阅读345
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息；由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数；该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布；将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
  • 阅读421
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基于改进果蝇算法的涡轴发动机状态变量模型建立方法_贾伟州

针对拟合法在航空发动机小偏差状态变量模型建立中受系统模态及模型阶次的限制,提出一种基于改进果蝇优化算法（MICFOA）建立小偏差状态变量模型的方法。首先,将该方法分为2个子过程:先优化系统矩阵和输入矩阵并找到最优结果,再对输出矩阵和传输矩阵优化；同时根据状态变量模型与非线性模型动态响应一致构造了不受变量值域影响的适应度函数。其次,在果蝇优化算法（FOA）中引入协同子种群策略和混沌映射策略来增强迭代寻优中种群多样性,引入自适应调整策略来平衡全局搜索与局部搜索的关系,避免算法早熟收敛。最后应用上述方法建立了涡轴发动机小偏差状态变量模型,并设计了LQ/H∞抗扰控制器。仿真结果表明:MICFOA相比FOA能提高5～10个数量级的精度,且所建模型与非线性模型吻合一致,具有良好的动静态性能。

  • 2021-05-06
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基于改进遗传算法的铸造造型任务批调度模型_唐红涛

以单件小批量生产模式为主导的铸造生产具有订单种类多样、产品制造周期长、车间自动化程度低等现象,针对铸造企业客户订单多材质、铸件产品多类别以及造型熔炼多约束的特点,建立了一个以造型任务总完工时间最小的铸造造型任务批调度模型,并提出了一种改进的遗传算法对模型进行求解。算法设计了一种基于单件与砂箱类型的双层编码方案,在初始化阶段通过结合批首次匹配（BFF）规则进行分批,以提高初始种群的质量,在迭代阶段设计了一种基于批次交换的局部搜索方法,以避免算法陷入局部次优解。最后通过对某铸造企业的实际生产数据进行案例分析,验证了所提模型的有效性和算法的优越性。

  • 2021-05-06
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