摘要：为了准确而快速地对模块化产品族的配置性能进行预测,以判断其是否满足多样化的客户需求,提出了基于递阶支持向量机的模块化产品族配置性能预测方法。新配置产品性能通过对产品族中的典型产品历史数据库进行数据挖掘进行预测。介绍了基于递阶支持向量机的配置综合性能预测方法的预测框架和基本步骤,并提出一种改进混合蛙跳算法来优化支持向量化模型的核函数参数和误差惩罚因子,模拟退火算法用来提高算法的局部搜索能力和收敛速度。以某模块化设计的纸币清分机产品族为例,验证了所提评估策略的有效性。

摘要：由于轴向双分裂发电机变压器绕组结构复杂,其短路阻抗较难准确地计算。为此,以1台轴向双分裂发电机变压器为例,建立了漏磁场和等效电路模型,对其进行了3维和2维漏磁场分析。并采用漏磁链法和场路耦合方法进一步计算了不同工况下的穿越短路阻抗以及分裂支路电流分配问题,将计算结果与实验值进行对比分析。结果表明:对于短路阻抗的计算,采用场路耦合的3维有限元法比2维有限元法及漏磁链法更接近实验值,3维有限元法计算误差<2%,而漏磁链法最大误差达到了7.2%;与漏磁链法相比,3维有限元法能够更精确地计算变压器的漏磁场以及分裂支路电流分配问题。对分裂变压器短路阻抗的计算研究为分裂变压器的合理设计提供了参考依据。

摘要：利用滑模控制法研究了规则网络的混沌同步问题.将针对一个混沌系统进行控制或驱使一个混沌系统同步于另一个混沌态的滑模控制法推广到由多个混沌系统构成的复杂网络的同步研究中.设计了网络滑模面以及控制输入,并依据稳定性理论分析了它们的有效性.选取Duffing系统和Coullet系统作为网络节点构成的规则网络为例进行了仿真模拟.

摘要：在截面上引入梯度壁厚设计是一种很有前景的提高薄壁结构吸能效率和耐撞性能的方法。研究双面梯度厚度方形多胞管在轴向加载过程中的变形模式和能量吸收问题。基于简化的超折叠单元理论分析了通过引入梯度厚度提高吸能效率的可行性,确定了一种多胞管截面材料分布方式,并进行了数值仿真分析。仿真结果表明:在横截面引入梯度厚度使多胞管能量吸收效率(比吸能)最大增加了25%,明显改善了多胞管的载荷稳定性,且在提升比吸能的同时几乎不增加初始峰值力。此外,采用径向基神经网络法求解梯度厚度方形多胞管截面的结构优化问题,优化后管件的比吸能比均匀厚度多胞管增加了35%,验证了在翼板交汇区域增加材料的确可以有效提高多胞管的能量吸能效率。

摘要：进行了结构与参量不确定的网络与网络之间的混沌同步研究.通过设计适当的控制输入,不但实现了两个复杂网络之间的混沌同步,而且网络节点状态方程中的未知参量和网络内部节点之间的耦合强度也被同时确定.通过采用具有调制损耗的CO2激光器的状态方程进行仿真实验,发现网络与网络之间的同步性能非常稳定.

摘要：为验证数值模拟结果的正确性,建立了氯碱工业离子膜电解槽冷模实验装置,对电解槽内液体速度和气含率进行了实验测量,实验数据验证了模拟结果。利用实验和数值模拟方法对不同工况下气含率和气体体积分布进行了研究;对循环板上开口处膜侧瞬时压力进行了监测,分析了该处压力波动特性。结果表明,随着气液流量增大,电解槽内气含率增大,顶部气体滞留层增厚。当电流密度为10 k A×m^(-2)时,槽内气含率达到9.08%,为4.5 k A×m^(-2)时的近3倍。气体体积分数沿电解槽竖直方向逐渐增大,在膜与槽板夹角处最大。循环板上开口处膜侧压力信号波动明显,高频脉动主要由液体流动引起,低频脉动主要由气体流动引起。

摘要：图像超分辨率重建作为一个典型的非适定问题一直受到重视,尽管近年来出现了许多行之有效的卷积神经网络超分辨率重建模型,但如何全面挖掘图像先验信息,用以提高重建图像的细节清晰度仍有待深入研究.本文提出一种基于非抽取Wavelet变换的边缘学习深度残差网络单幅图像超分辨重建模型NDW-EDRN(Non-Decimated Wavelet Edge learning using Deep Residual Networks),在图像经非抽取Wavelet变换后获得多冗余信息、平滑及梯度值较小的低频区域和边缘及梯度值较大的高频区域的基础上,将整体网络框架设计为采用不同结构的CNN(Convolutional Neural Networks)模型来对低频子带与高频子带分别进行学习的策略:对低频子带采用稠密跳跃连接的方式整体性学习低频子带间的映射关系;对高频子带采用一种新型的U-net模型,将图像退化过程中所丢失的边缘作为网络的期望输出,通过基于块的跳跃连接来使网络更精细地学习缺失性边缘,从而更加充分、有效地获取图像在退化过程中所丢失的边缘细节信息.大量实验结果表明,该网络模型能够有效提高重建图像的质量,特别在恢复低分辨率图像的边缘信息方面具有一定的优势,在一定程度上弥补了传统CNN网络模型捕捉图像细节信息的不足.

摘要：针对一类具有非线性扰动且同时存在多重状态和输入时滞的不确定系统,提出一种鲁棒预测控制器设计方法.基于预测控制滚动优化原理,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMIs)方法,首先近似求解无限时域二次性能指标优化问题,然后优化非线性扰动项所应满足的最大上界,定量地研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制问题,并给出了鲁棒预测控制器存在的充分条件.最后通过仿真验证了所提方法的有效性.

摘要：针对服务设计流程中的关键环节——服务要素优化配置问题,提出一种基于优化模型的服务要素配置方法。依据质量屋描述了顾客需求与服务要素之间以及服务项之间存在的关系,并确定服务项的相对权重;通过描述企业资源限定情况下服务要素的提供程度和提供成本来刻画顾客针对服务要素需求的满意度;综合考虑服务方案设计的总预算成本约束以及顾客针对竞争企业的满意度,构建了以顾客满意度最大化为目标的服务要素优化配置模型,进而通过求解模型来确定服务要素配置方案。以航空公司客舱服务设计为例,说明了所提方法的可行性和有效性。

摘要：研究了基于改进混合蛙跳算法优化的模糊C均值聚类解决模块化产品族设计中产品平台的确定问题.建立了该产品开发过程中的部件关联矩阵,采用变个体长度的混合蛙跳算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,求得产品构成部件的最优模糊划分.切断算子和拼接算子用来对个体进行重新组合而形成新个体,采用ISODATA迭代算法进行局部寻优.通过对纸币清分机进行的产品族设计的仿真研究,表明所提方法为产品族模块化设计提供了定量数学分析和快速配置的理论依据.