简介:对于多介质欧拉方法,混合网格物理量的计算是其难点和关键点之一。这里提出的方法是运用Yonugs界面重构技术确定出混合网格内物质的界面,界面确定后,混合网格内每一部分可能是非规则的四面体、五面体、六面体或七面体,采用对非规则区域适应性很强的有限体积法对每一部分分别进行计算。这种方法虽然比较复杂,但是它兼有拉氏方法的优点,因此计算出的混合网格内每一部分物质的物理量比较精确。
简介:针对条纹相机图像特点,通过对多尺度小波边缘检测算法的核函数进行特定方向的拉伸,抑制电磁干扰等因素造成的伪边缘,构造了一种对条纹相机图像空间轴方向灵敏的边缘检测算子,并利用数据融合方法,使该算法同时具有较大和较小2种不同尺度下小波边缘检测的优点。数值实验证明,该算法在用于条纹相机图像边缘检测时,边缘定位较为准确,产生的伪边缘少,不易受噪声干扰。
简介:模糊系统具有容易被人理解的表达能力,神经网络则具有极强的自适应学习能力。本文将模糊逻辑控制技术和神经网络技术相结合,给出了一种比单独模糊系统或单独的神经网络系统性能更好的基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制方法。该方法根据路由器中队列长度的变化来调整数据包的丢弃概率,从而使路由器的队列长度稳定在一期望值附近。仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,更短的调节时间。
简介:基于萤火虫算法(FA)全局搜索能力强、粒子群优化算法(PSO)局部优化效果出色的特点,提出一种新型混合优化算法,FAPSO,它融合了PSO和FA的迭代机制,增加了群体多样性。仿真结果表明:FAPSO的全局极值逼近精度、收敛速度及算法鲁棒性远好于PSO、FA和实数遗传算法(GA);将FAPSO和PSO用来优化星载多波束抛物面天线的赋形波束,对比验证了FAPSO的良好性能,为波束赋形设计问题提供了新的思路。
三维多介质欧拉有限体积格式的混合算法
一种用于条纹相机图像的多尺度小波边缘检测算法
一种基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制算法
一种新型混合优化算法及其在星载多波束天线赋形中的应用