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计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

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010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    柔性材质管线交互式仿真的研究与实现

    朱牛牛丁刚毅闫大鹏
    416-422页
    查看更多>>摘要：针对目前交互式引擎中柔性材质管线受到外界约束后横截面变形仿真不足的问题,提出了虚拟环境下柔性材质管线的交互式仿真框架.给出了一种适用于基于位置动力学模拟框架的基于约束的柔性材质管线物性建模方法,弥补了现有柔性管线仿真横截面不发生变形的缺点以及传统有限元方法计算速度慢、边界条件设置复杂的缺点,提高了柔性管线仿真的速度.在仿真引擎的基础上实现了柔性材质管线的交互式仿真系统,并进行了实验验证.结果表明上述系统能够有效模拟柔性管线横截面变形并且实现了交互式实时仿真.

    柔性材质管线仿真框架基于位置动力学实时仿真

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    潜油永磁同步电机模型等效分析与仿真验证

    侯国建崔俊国胡长淼邵建鑫...
    423-427,461页
    查看更多>>摘要：针对定子槽内线圈与绝缘材料尺寸小、热参数差距大而导致的潜油永磁同步电机建模复杂问题,开展线圈绕组简化等效建模以及定子铁心简化建模等效计算,得到其等效物性参数,并开展电机其它关键部件的等效简化建模计算.对原电机模型与等效后电机模型在空载运行时的磁力线与磁密进行对比分析,并重点对计算得到的空载反电动势进行傅里叶变换,得到A相反电动势的谐波幅值分布曲线;对原电机模型与等效后电机模型在负载运行时的磁力线、磁密与负载转矩进行对比分析,验证了等效模型的合理性与可行性.等效模型的建立,为潜油永磁同步电机损耗计算与电磁热耦合分析奠定了数值基础.

    潜油永磁同步电机等效模型电磁仿真分析傅里叶变换谐波分析

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    基于MCFS-R-Vine Copula的过程故障检测

    魏英鹏王丽
    428-434页
    查看更多>>摘要：R-Vine Copula模型因其对复杂高维变量相互关系具有的良好的刻画能力,逐渐在化工过程监控领域得到重视.在以往的R-Vine Copula模型应用中,对于数据变量处理采用两种方法,降维和不降维,但这会破坏数据结构或者增加R-Vine Copula模型构建的成本.基于此,提出一种结合多类特征选择(MCFS)的方法MCFS-RVC,来达到保留数据结构以及降低R-Vine Copula模型构建的成本的目的,并将其应用在化工过程监控领域.对R-Vine Copula模型得到的概率密度函数值进行对数转化,依据核密度估计理论对转化的数值进行密度估计形成相应的概率密度指标poutliers,实现了对非线性非高斯过程故障的实时检测.通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真,验证了所提出方法的有效性和优越性.

    过程监控故障检测多类特征选择核密度估计

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    Wi-Fi信号下室内目标位置无监督定位算法研究

    胡博钱鑫
    435-440页
    查看更多>>摘要：单一定位算法存在精确性低与稳定性差的问题,直接应该目标轨迹定位结果.为解决上述问题,在 95m×30m的实验环境中采用移动传感器(方向传感器、三轴加速度器与线性加速度)进行数据采集,通过将改进Wi-Fi定位算法与PDR优化算法与KEF算法进行有机融合,构建出EPW目标轨迹定位算法.算法首先对传统Wi-Fi定位算法进行改进,基于AP信号损失分析结果,采用无监督KNN算法优化Wi-Fi定位算法,降低定位的波动性,提高定位的精确性;然后采用阈值峰谷法检测步频,并通过对地转换优化航向角估计,降低了传统PDR算法的累计误差量;最终基于KEF算法对改进的Wi-Fi定位算法与PDR优化定位算法采集的非线性数据进行拟合融合,解决单一算法的短板问题,大幅度提升了定位系统的鲁棒性.EPW算法仿真结果表明,在高斯噪声的标准差为4.0dBm时,EPW轨迹定位算法与实际轨迹偏离程度最小,在轨迹拐弯处仍能保持较好的连续跟随性,其均方根误差仅为 0.97m;算法对比仿真结果显示,较其它六类定位算法相比,EPW算法的ME、RMSE与MAX误差分别平均降低了 2.82m、1.76m和 4.34m,表明EPW定位算法具有最高的精确性、稳定性与鲁棒性.综上所述,EPW轨迹定位算法解决了单一算法的缺陷,提高了定位的精确度与稳定性,具有极高的仿真价值.

    定位扩展卡尔曼滤波优化

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    非线性自适应分组灰狼算法

    马威王巍曹颖
    441-447,587页
    查看更多>>摘要：针对灰狼算法(grey wolf optimization,GWO)收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种非线性自适应分组灰狼算法(Nonlinear Adaptive Grouping Grey Wolf Optimization,NAGGWO).首先,提出CPM映射生成初始种群,提高种群多样性;随后,提出一种"S"型非线性控制参数用来平衡算法的开采与探索能力;最后,采用自适应分组策略将狼群分为捕食组、游荡组和搜索组,对不同组灰狼个体分别采用改进的差分进化策略、随机反向学习策略以及算数优化算法(Arithmetic Optimi-zation Algorithm,AOA)中的乘除算子进行位置更新,以改善GWO的收敛速度及精度.通过选取12 个测试函数对NAGGWO进行仿真,结果表明在相同条件下,NAGGWO在求解低维问题和高维问题中相比其它算法都具有显著优势.

    灰狼优化算法自适应分组算数优化算法

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    基于密度峰值的进化数据流聚类算法

    翁佳桥吕莉樊棠怀康平...
    448-454页
    查看更多>>摘要：针对现有数据流聚类算法聚类精度低、不能检测数据流簇进化等问题,提出一种基于密度峰值的进化数据流聚类(DPStream)算法.DPStream采用在线微聚类与离线宏聚类两阶段处理框架,引入密度衰减反映数据流近期演化信息;在线微聚类阶段借助核心微簇与潜在微簇反映簇的生成、进化和衰退,通过生成和维护机制对微簇进行增量维护;当用户聚类请求到来时,使用密度峰值聚类算法进行离线宏聚类,找出核心微簇的簇中心,将剩余核心微簇分配给相应的簇中心所在簇,得到最终的聚类结果.DPStream算法能在数据流的任意时间给出聚类结果,聚类数据流的聚类纯度在小窗口时保持在95%以上,能高质量、高响应的完成数据流聚类.

    密度峰值聚类数据流两阶段框架微簇簇进化密度衰减

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    基于精英反向学习与正余弦算法优化的蛇算法

    储飞王加阳田福林
    455-461页
    查看更多>>摘要：针对蛇算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于精英反向学习策略和正余弦算法优化的蛇算法(ESSO)首先在初始化种群时,引入精英反向学习策略生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在战斗模式下,引入正余弦算法对蛇个体的位置进行更新,使其有效地避免陷入局部最优,并引入自适应权重,平衡全局和局部搜索能力;最后基于12 个基准函数进行测试以评估改进算法的效率.结果表明,改进算法与其它 6 种算法相比,具有更好的全局搜索能力和稳定性,同时,寻优精度和收敛速度也相较原算法有所增强.

    蛇优化反向学习正余弦算法

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    基于饥饿变异检索与局部小生境的麻雀算法

    李克文张敏柯翠虹李绍辉...
    462-471页
    查看更多>>摘要：针对麻雀搜索算法在迭代过程中在原点与最优解徘徊,造成迭代代价高,在迭代后期,直接跳跃到极值点附近,易于陷入局部最优,且后期种群多样性减小,全局搜索能力差的问题,提出一种基于饥饿变异检索与局部小生境的麻雀算法.首先改进种群中发现者位置迭代方法,提出饥饿短距变异机制,添加变异因子减少在原点与已有最优解的跃迁,提高全局搜索能力;其次改进跟随者位置迭代过程,引入局部小生境概念,将最优解发现者周围划定一个局部小生境,在小生境范围中的麻雀集中搜索最优解附近,小生境外麻雀逃逸到其它位置进行搜索,增强算法最优解附近的搜索能力与增强算法跃出局部空间的能力.对16 个基准函数进行仿真对比实验,结果表明提出的基于饥饿变异检索与局部小生境的麻雀算法能够提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性.

    麻雀搜索算法跃迁小生境饥饿短距变异机制变异因子

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    基于蜘蛛猴优化的异构Hadoop任务调度算法

    宋吉飞丁黎明
    472-476,492页
    查看更多>>摘要：针对当前Hadoop在进行任务规划与调度的过程中存在的任务分配不均匀、资源利用率低等问题,考虑Hadoop集群中各节点之间的性能差异,提出一种基于蜘蛛猴优化的异构Hadoop调度算法.首先为了得到每个节点中的任务负载信息,采用集群心跳机制依次获取各节点的内存和CPU信息;然后采用蜘蛛猴优化算法机制构建与任务完成时间相关的目标函数,进而找到任务量与资源分配之间的最优映射关系;最后根据任务类型以及当前集群中个节点的资源利用率,结合最优映射关系完成对对新任务的分配和执行.实验结果表明,与现有的调度算法相比,提出的方法可有效减少任务执行时间、提高调度效率以及任务执行速度.

    异构任务调度蜘蛛猴优化算法目标函数

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    基于Relief算法的不平衡数据分类分级算法仿真

    梁丹凝梁坚
    477-480,497页
    查看更多>>摘要：不平衡数据的分类分级是保证大数据技术高效使用过程中不可缺少的环节,但分类分级过程易受数据属性、冗余性、不均衡性等问题的干扰.为解决上述问题,提出不平衡数据朴素贝叶斯分类分级算法.采用合成少数类过采样技术降低数据的不平衡度,通过距离相关系数与最大信息系数完成不平衡数据的特征选择与筛选,采用Relief算法对筛选的特征做权重分配,并输入到朴素贝叶斯模型中实现分类,再结合动态阈值算法完成数据的分级.实验结果表明,所提算法的运行时间短、分类精度高,能够有效提升数据处理效果.

    不平衡度距离相关系数特征矩阵权重分配后验概率

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