基于遗传算法的瞬变电磁法线圈阵列优化设计

为解决瞬变电磁检测技术遇到地底干扰物时在探测精度方面的不足,从载流直导线出发,利用磁场矢量叠加原理,计算单个正三角形空间磁场分布,设计了一种正三角形发射线圈阵列。为得到更好的磁聚焦特性,利用遗传算法对线圈阵列的具体参数进行优化。仿真结果表明:87.5%及以上的磁场能量集中在半径0.113m的特定区域内。说明该线圈阵列在较小目标区域实现了聚焦,具有良好的聚焦性,可以应用在瞬变电磁检测技术发射回线中。     

基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

基于GA参数辨识的直流伺服电机PID调节器的设计

针对数控火焰切割机自动调高系统的特点和要求,采用遗传算法对其位置调节器PID参数进行全局优化辨识,有效地解决了直流伺服电机的控制精度和快速性的问题.仿真结果表明,与传统的参数辨识法相比,遗传算法参数寻优使自动调高系统的动态性能大幅提高,具有很强的鲁棒性.     

基于最大特征值估计的C3算法及应用

第三代相干体算法(C3算法)具有分辨率高、压制噪声能力强的优点,但是该算法需要计算协方差矩阵的特征值,所以耗时较多。为提高大矩阵特征值分解的运算速度,提出了一种估计最大特征值的快速收敛算法,通过运用A2k矩阵的迹来构造一种收敛速度更快的特征值估计方法,并给出了这种方法的误差估计表达式,实现计算精度的有效控制。文中还讨论了地震数据体边缘补地震道方法,解决了将递推算法应用到平面方向时空间窗越过边界的问题。实例表明,本算法的计算效率明显高于常规的C3算法。     

Forward simulation of coal fire model by transient electromagnetic method with electrical source

Uncontrolled coal fires are natural disasters that may cause mineral loss and environmental damage. The traditional loop source transient electromagnetic method can effectively detect the low-resistivity region of coal fires, but its detection efficiency is not so good for high-resistivity regions. In view of this limitation, a technique based on electrical source transient electromagnetics is proposed in this paper to detect high-resistivity regions in the spontaneous combustion process of coal. Considering the complex geometry of the coal fire area, an unstructured tetrahedral grid is used in this study to realize the spatial discretization of the model, and solve the electromagnetic field based on a vector finite element algorithm. Numerical analysis is used to investigate methods for detecting coal fires and the characteristics of effective anomalies are further examined to provide guidance for practical detection.     

基于QSSP的震源破裂过程反演方法

在Qt平台上,基于QSSP软件,利用C⁺⁺进行地震破裂过程反演方法研究。采用按阶段反演的方法,第1阶段反演采用热浴算法进行全局搜索,先按断层区域的构造背景等初始条件对参数范围进行划取,在该范围内随机给定一组初始值开始迭代,使波形初步拟合避开局部最优解;第2阶段反演使用拟牛顿法进行快速收敛,提高波形拟合程度,迭代至目标函数小于误差条件时停止,输出满足误差条件的待解模型参数。为避免模型参数出现病态问题,使用拉普拉斯方程建立平滑矩阵并引入平滑因子对断层模型进行平滑约束。使用棋盘模型验证该方法的稳定性和可靠性。最后,将全国13个台站的重力数据积分后对2013-04-20芦山7.0级地震的破裂过程进行反演,并与其他研究结论进行对比分析。     

GPS整周模糊度搜索算法的可靠性和时效性比较

研究了GPS载波相位快速静态定位中的整周模糊度搜索算法,对实数编码的改进遗传算法和LAMBDA算法进行了对比分析.算例表明:实数编码的遗传算法在搜索效率和可靠性方面和LAMBDA算法相当.     

基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用

BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。     

基于主成分和模糊C-均值聚类算法的农业水资源高效利用综合分区

基于农业生态系统环境要素、水的资源属性、水资源的高效利用内涵、生产力水平、土地利用方式、种植结构及种植模式等因子,选取构建农业水资源高效利用综合分区的指标体系(16个定量指标、4个定性指标),采用主成分分析和模糊C-均值聚类算法为区划方法,对川中丘陵区进行量化分区。研究结果将川中丘陵区16个地级市和一个县级市(简阳)分为农业水资源较低利用区、农业水资源低效利用区、农业水资源中等利用区、农业水资源高效利用区和农业水资源较高效利用区5个区,这对南方季节性干旱区水资源利用规划有较强的借鉴作用。     

龙门山断裂带三维滑动速率反演及其分段性研究

基于负位错模型,结合粒子群算法反演龙门山中央断裂段的三维滑动速率。反演结果表明,龙门山断裂带的现今构造运动整体而言为右旋逆冲断层,滑动速率较小,其运动特征具有显著的分段性。断裂带南段以逆冲为主,兼有左旋特征;在向北延展过程中逐渐转化为右旋走滑,且走滑分量逐渐加大;龙门山断裂带南北两端具有挤压特征,其中段显示一定的拉张。由此推断,龙门山断裂带现今构造活动,在青藏块体整体移动的影响下,还与其区域应力场和内部地壳结构有关。基于负位错模型,结合粒子群算法反演龙门山中央断裂段的三维滑动速率。反演结果表明,龙门山断裂带的现今构造运动整体而言为右旋逆冲断层,滑动速率较小,其运动特征具有显著的分段性。断裂带南段以逆冲为主,兼有左旋特征;在向北延展过程中逐渐转化为右旋走滑,且走滑分量逐渐加大;龙门山断裂带南北两端具有挤压特征,其中段显示一定的拉张。由此推断,龙门山断裂带现今构造活动,在青藏块体整体移动的影响下,还与其区域应力场和内部地壳结构有关。