摘要：针对太阳电池阵基板在制造过程中产生的脱黏缺陷产生的质量问题,开展锁相红外热成像检测研究。通过设计与电池阵基板脱黏类型一致的对比试块,分析含胶均匀性、碳纤维网格致密性对检测图像的影响,获取真实脱黏缺陷特征信息及参数,实现自动筛选缺陷。测试结果表明,锁相红外热成像能够有效检出太阳电池基板脱黏缺陷,可以有效提高产品检测效率,减少检测人员的工作强度。

摘要：传统多目标进化算法(MOEA)在解决具有复杂Pareto解集的多目标优化问题(CPS_MOP)时存在严重的退化现象.为此,本文提出两种进化模型——基于个体的进化模型和基于种群的进化模型.并在此基础上,设计两类基于拉丁超立方体抽样(LHS)的MOEA(LHS-MOEA).LHS-MOEA采用LHS局部搜索开采目前较优秀的区域,采用进化操作在可行解空间中探测新的搜索区域,从而有效克服退化现象.实验结果表明,LHS-MOEA求解CPS_MOPs的效果较好,比经典算法NSGA-II具有明显的优势.

摘要：怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.

摘要：提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优解.通过使用一系列标准的测试函数进行实验,实验结果表明该算法在保持解集分布性和收敛性方面较有效,且实现简单、表现稳定.

摘要：几乎所有多目标进化算法(multi-objective optimization evolutionary algorithm,MOEA)都是针对Pareto最优面为均匀分布问题而言.然而现实中很多问题Pareto最优面是非均匀分布的,决策者希望得到一个与Pareto最优面分布类似的解集.现存算法并不能有效解决该问题.对此,提出一种针对于非均匀分布多目标优化问题的维护方法(non-u-niformly diversity maintenance method,NUDMM).该方法定义一个反映个体分布"规则"程度的指标——杂乱度,并设计一种降低种群杂乱度的方法,在未知Pareto最优面分布规律情况下有效剔除造成种群混乱的个体.通过与NSGA-II和SPEA2在不同维数下8个非均匀函数上对比实验,表明NUDMM在有效保持问题真实分布的同时,具有良好的收敛性.

摘要：本文讨论了结构分析的软件民具数据流图语言（ＤＰＤＬ）的设计和实现。ＤＦＤＬ具有结构简单、实现方便、易学易懂等特点。同时，它解决了用图形方式编辑、修改ＤＦＤ所遇到的困难。ＤＦＤＬ是软件开发的有利工具。

摘要：依照矫正分形几何学理论与Hertz法向接触力学方程,建立新柔性结合部法向接触阻尼方程.考虑变化凸起顶端曲率半径与连续载荷,推出一种求导函数但非偏导函数获取办法,构建2个凸起之间互相作用的法向接触刚度方程.研究结果表明:法向接触阻尼随着表面粗糙轮廓分形维数的增大而先下降后增加;当表面粗糙轮廓分形维数小于第一拐点时,法向接触阻尼随着分形粗糙度的增大而增大;当表面粗糙轮廓分形维数大于第一拐点时,法向接触阻尼随着分形粗糙度的增大而减小;法向接触阻尼随着法向接触载荷的增大而先减小后增大.仿真曲线图中的2个拐点和1个极小值点为干摩擦结合部接触参数的优化设计提供了依据.

摘要：TSP问题是经典的NP难问题,学者们已经提出很多有效的方法,但大多都是基于静态情形的,然而现实中的TSP问题基本为动态的,动态TSP将是一个更符合实际TSP问题的研究领域。提出了一种基于高斯扰动的动态TSP模型,设计了扰动响应算法,并对反序交叉算子做了改进。实验证明该算法的有效性和新模型的现实意义。

摘要：介绍了国内外星基增强系统的概况,并研究了基于卫星导航系统的性能评估技术,结合中国拥有完整知识产权的北斗星基增强导航系统的应用,设计并实现了一套基于北斗星基增强系统的性能评估系统,通过对位置和保护级进行解算,进而对精度、完好性、连续性及可用性等性能指标进行分析与评价。

摘要：多目标遗传算法的一个重要步骤就是构造非支配集,本文提出了一种基于快速排序的非支配集构造方法,提高了非支配集构造效率,并且在Deb提出的NSGAⅡ的基础上,改进了其种群构造策略,设计了一类新的多目标遗传算法。实验表明,这种方法比NSGAⅡ具有更快的收敛速度且保持了良好的分布性。