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基于多目标优化策略的最佳无线传感器布置

小型微型计算机系统 2024年

作者：安葳鹏刘镕飞河南理工大学软件学院河南理工大学计算机科学与技术学院

无线传感网络消除了物理电缆，降低了结构健康监测系统收集信息的难度，但通常具有较低的带宽和有限的能量。为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能，将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题，其中信息有... 详细信息

无线传感网络消除了物理电缆，降低了结构健康监测系统收集信息的难度，但通常具有较低的带宽和有限的能量。为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能，将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题，其中信息有效性被指定为模态保证准则，网络性能通过能量效率与网络连接性相结合来衡量。针对此问题，提出了一种多种群自动学习的鲸鱼优化算法，用整数编码代替二进制编码对解进行编码；采用多种群策略搜索最优解；最后通过自动学习机制加快寻找帕累托最优解集。数值实验表明，优化准则可以在信息有效性和网络性能之间进行权衡，算法能够有效解决最佳无线传感器布置问题，并且优于常用的非支配排序遗传算法。

关键词：无线传感网络结构健康监测鲸鱼优化算法最佳传感器布置多目标优化

基于MOPSO的加工中心关键移动部件多目标质量匹配优化

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制造技术与机床 2024年第5期 181-186页

作者：薛永春河南理工大学河南鹤壁458030

加工中心移动部件质量对整机动态特性、加工精度及能量损耗等至关重要。提出以加工中心移动部件为研究对象,探究其质量与整机动态特性间的联系,并基于多目标粒子群优化算法(multi-objective parti-cle swarm optimization,MOPSO)获得移... 详细信息

加工中心移动部件质量对整机动态特性、加工精度及能量损耗等至关重要。提出以加工中心移动部件为研究对象,探究其质量与整机动态特性间的联系,并基于多目标粒子群优化算法(multi-objective parti-cle swarm optimization,MOPSO)获得移动部件质量的最优配置。首先,建立加工中心参数化三维模型;其次,结合试验设计和最小二乘法,建立床身质量m_(1),立柱质量m_(2)及工作台质量m_(3)与整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)间的高精度响应面模型;接着,基于Matlab平台编写多目标粒子群优化算法,以整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)作为优化目标,获得各移动部件质量最佳Pareto解;最后,以优化后移动件质量为依据,对其进行二次设计,为整机方案设计提供指导。结果表明:经质量匹配优化后,在整机移动部件总质量降低了20.34%的前提下,整机第一阶固有频率提高了45.58%,第二阶固有频率提高了21.43%,最大响应振幅降低了69.91%。

关键词：多目标粒子群优化算法响应面模型质量匹配 Pareto

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移动群智感知中基于网格混淆的位置隐私保护

重庆邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：申艳梅申红锋申自浩王辉刘沛骞河南理工大学计算机科学与技术学院河南理工大学软件学院

针对现有移动群智感知（mobile crowd sensing， MCS）面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MSC的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保... 详细信息

针对现有移动群智感知（mobile crowd sensing， MCS）面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MSC的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保证用户信息的安全性。为了降低位置隐私暴露的风险，提出一种基于网格混淆的位置隐私保护方案（location privacy protection scheme based on grid obfuscation， LPPSGO）。该方案通过H3索引系统划分多精度六边形网格，实现工人位置的空间隐匿，工人可以根据个性化隐私需求扰动自身位置，而无需担心真实位置的暴露。仿真实验结果表明，LPPSGO能有效提高MSC系统的任务分配成功率，减少时间开销，与其他位置保护方案相比，安全性更强，覆盖性能更好。

关键词：移动群智感知网格混淆混合区块链位置隐私保护差分隐私

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水力驱动柔性刀具破煤关键参数及实验研究

采矿与安全工程学报 2024年第3期41卷 588-596页

作者：姚邦华郜英俊魏建平刘勇张宏图苑永旺代硕郭鑫辉河南理工大学瓦斯地质与瓦斯治理国家重点实验室培育基地河南焦作454000 河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454000 河南理工大学煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心河南焦作454000

针对水力冲孔和机械刀臂扩孔增透易塌孔、刀臂收合不畅等问题,提出水力驱动柔性刀具扩孔增透技术思路。理论分析不同压力条件水动力马达扭矩和转速变化规律,建立柔性刀具转动惯量和动能计算模型,确定影响柔性刀具破煤的关键因素。基于... 详细信息

针对水力冲孔和机械刀臂扩孔增透易塌孔、刀臂收合不畅等问题,提出水力驱动柔性刀具扩孔增透技术思路。理论分析不同压力条件水动力马达扭矩和转速变化规律,建立柔性刀具转动惯量和动能计算模型,确定影响柔性刀具破煤的关键因素。基于自行研制的水力驱动柔性刀具破煤系统,选取赵固二矿煤样,开展扭矩、转速测量实验和不同因素对破煤效率影响实验,确定摩擦损失系数k和b分别为0.67和0.447;研究射流压力、破碎时间和接触长度对柔性刀具破碎质量、平均破碎深度和柔性刀具动能的影响规律,揭示提高破煤效率的关键因素。结果表明:柔性刀具破煤可以分为冲击破坏和磨削破坏2个阶段,其中冲击破坏决定破碎坑体积,而磨削破坏可以为破碎坑体积扩大做前期准备。射流压力对破煤效率影响显著,25 MPa相比10 MPa破碎质量提高11倍,平均破碎深度提高4倍,柔性刀具动能增加3倍。受实际工况限制,适当延长破碎时间对提升破煤效率更有效,接触长度对破碎质量和平均破碎深度的影响规律为先增加后减小并趋于稳定。提出的水力驱动柔性刀具破煤在水力冲孔和机械刀臂扩孔基础上改进,为低透煤层扩孔增透提供了新方法和新思路。

关键词：扩孔增透水力驱动水动力马达柔性刀具破煤

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基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法

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电子测量与仪器学报 2024年第1期38卷 53-63页

作者：马星河师雪琳赵军营河南理工大学电气学院河南焦作454000

针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。

关键词： MEMS传感器鹈鹕优化算法变分模态分解小波阈值余弦相似度

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具有非局部恐惧效应的捕食模型的分支研究

数学学报(中文版) 2024年

作者：孙秀丽太原理工大学数学学院

已有大量证据表明,捕食者引起的恐惧效应可以对食饵产生间接影响,其效果可与直接捕杀食饵相媲美.本文构建了一个具有非局部恐惧效应的扩散型捕食系统,并对其进行了深入研究.首先考察了系统解的存在性和有界性,随后讨论了常数稳态解的稳... 详细信息

已有大量证据表明,捕食者引起的恐惧效应可以对食饵产生间接影响,其效果可与直接捕杀食饵相媲美.本文构建了一个具有非局部恐惧效应的扩散型捕食系统,并对其进行了深入研究.首先考察了系统解的存在性和有界性,随后讨论了常数稳态解的稳定性,并通过采用Lyapunov-Schmidt方法详细研究了稳态分支现象,最后利用数值模拟验证了理论结果的正确性.

关键词：捕食模型非局部恐惧效应稳定性稳态分支

非紧Gauduchon流形上的扭Higgs丛献给沈一兵教授85华诞

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中国科学:数学 2024年

作者：潘长鹏张希南京理工大学数学与统计学院

本文研究一类非紧Gauduchon流形上扭Higgs丛中典则度量的存在性问题.当扭Higgs丛稳定时,证明其上必存在Hermite-Einstein度量.当其为半稳定时,证明其上必存在渐近Hermite-Einstein结构.

关键词：扭Higgs丛 Gauduchon流形 Hermite-Einstein度量稳定性

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由完全图对换生成的凯莱图的子结构分析

运筹学学报 2024年

作者：胡晓敏张淑蓉曹婕杨卫华太原理工大学数学学院

关于网络子结构可靠性的研究,对高性能计算机系统的设计和研发有着重要的参考价值,同时为系统维护提供理论依据。本文从概率故障模型的方法得出了由完全图对换生成的凯莱图的子结构可靠性的上界和下界,并对理论结果进行了有效性分析。

关键词：子结构可靠性概率故障模型凯莱图

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基于主海森方向矩阵的特征选择

系统科学与数学 2024年

作者：司萌张俊英太原理工大学数学学院

文章基于主海森方向矩阵(PHD),提出了一种新的高维数据特征选择方法(PHDT).该方法利用逐步增加(或减少)协变量时,主海森方向矩阵迹的变化来选择重要变量.相较于切片逆回归方法的核矩阵,PHD的计算更为简便.证明了PHDT方法的选择一致性,... 详细信息

文章基于主海森方向矩阵(PHD),提出了一种新的高维数据特征选择方法(PHDT).该方法利用逐步增加(或减少)协变量时,主海森方向矩阵迹的变化来选择重要变量.相较于切片逆回归方法的核矩阵,PHD的计算更为简便.证明了PHDT方法的选择一致性,得到了PHDT方法检验统计量的大样本性质.在实际操作之前,采用BIC衡量指标对协变量进行初步筛选可以缩小寻找关键变量的范围,使后续特征选择过程更加高效和精确.数据模拟和实数据分析验证了所提方法的有效性和可行性.

关键词：特征选择高维数据选择一致性充分降维主海森方向