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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
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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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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方(Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS)算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型(basis expansion model,BEM)研究,针对复指数基扩展模型(complex exponential-BEM,CE-BEM)的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4~5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法(NSET),结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
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