T型波导的内场优化设计实验

T型波导的内场优化设计实验
T型波导的内场优化设计实验

实验二HFSS微波系统基础实验

—T型波导的内场优化设计实验

学号:201524124228 姓名:陈文观

一、实验目的

1、掌握微波系统的建模方法;

2、熟悉HFSS仿真工具的使用;

3、熟悉HFSS仿真工具的优化分析;

4、熟悉波导管的作用与仿真;

5、了解微波在波导管中的分布。

二、实验内容

利用HFSS仿真工具,分析实验一T型波导3个端口的信号能量大小随着隔片位置变量Offset的变化关系,利用HFSS的优化设计功能,找出隔片的准确位置,使得在10GHZ工作频点,T型波导端口3的输出功率是端口2输出功率的两倍。

要求:建立模型,设置好相关参数,进行仿真,并分析仿真结果。

端口1 端口2

端口3

隔片

实验步骤:

新建一个优化设计工程

参数扫描分析设置和仿真分析查看参数扫描分析结果

优化设计

查看优化结果

保存并退出HFSS

实验结果

实验总结:在第一次试验内容的基础上改参数就可以完成试验,效果还行。

HFSS报告,波导腔体内场分析

实验11 波导腔体内场分析 建立一个T型波导模型,利用HFSS软件求解、分析,观察T型波导的场分布情况。 设计步骤: 一、创建工程和设计 第1步:打开HFSS并保存新工程 运行HFSS软件后,自动创建一个新工程:Project1的新工程和名称为HFSSDesign1的新设计。由主菜单选File/Save as,保存在USER(E:)盘自建文件夹内,命名为Ex11_Tee。在工程树中选择HFSS Design1,点击右键,选择Rename项,将设计命名为TeeModel。 第2步:选择求解类型 由主菜单选HFSS/Solution Type,在弹出对话窗选择Driven Modal项。 第3步:设置单位 由主菜单选3D Modeler/Units,在Set Model Units 对话窗中选择in项。 二、创建模型 第一步:创建长方体 绘制一个长方体:由主菜单选Draw/Box:按下Tab键切换到参数设置区(在工作区的右下角),设置长方体的基坐标(x,y,z)为(0,-0.45,0),数据输入时用Tab键左右移动,按下Enter键确认后,输入长方体的长和宽(dx,dy,dz)为(2,0.9,0)再按下Enter键确认,输入高度(0,0,0.4),按Enter键确认。注意:在设置未全部完成时不要在绘图区中点击鼠标! 定义长方体属性:设置完几何尺寸后,自动弹出该长方体的属性对话框。选择Attribute 标签页,讲Name项改为Tee,Material项保持为Vacuum不变,点击Transparent项的数值条,在弹出的窗口移动滑条使其值为0.4,提高透明度。设置完毕后,按下Ctrl+D键,将长方体适中显示,如图1a所示。 定义波形端口:按下F键切换到面选择状态,选中长方体平行于yz面、x=2的平面,再点右键,选择Assign Excitation/Wave Port项,弹出Wave Port界面,输入名称Port1,点Next;点击Integration Line项选择New Line,则提示绘制端口,在绘图区该面的下边缘中部即(2,0,0)处点左键,确定端口起始点,再选上边缘中部即(2,0,0.4)处,作为端口终点。此时,弹出Wave Port对话窗,默认设置,点Next,点Finish结束,在工程树中选Teemodel/Excitations/Port1项,可选中该端口,如图1 b所示。 图1a 图1b

算法设计与分析实验报告贪心算法

算法设计与分析实验报告 贪心算法 班级:2013156 学号:201315614 姓名:张春阳哈夫曼编码 代码 #include float small1,small2; int flag1,flag2,count; typedefstructHuffmanTree { float weight; intlchild,rchild,parent; }huffman; huffmanhuffmantree[100]; void CreatHuffmanTree(intn,int m) { inti; void select(); printf("请输入%d个节点的权值:",n); for(i=0;i

printf("\n"); for(i=0;i

机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)

基于MATLAB工具箱的机械优化设计 长江大学机械工程学院机械11005班刘刚 摘要:机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计效率和质量。本文系统介绍了机械优化设计的研究内容及常规数学模型建立的方法,同时本文通过应用实例列举出了MATLAB 在工程上的应用。 关键词:机械优化设计;应用实例;MATLAB工具箱;优化目标 优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科, 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术, 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法, 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计, 能节约原材料, 降低成本, 缩短设计周期, 提高设计效率和水平, 提升企业竞争力、经济效益与社会效益。国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视, 并开展了大量工作, 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。 国内优化设计起步较晚, 但在众多学者和科研人员的不懈努力下, 机械优化设计发展迅猛, 在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果, 但与国外先进优化技术相比还存在一定差距, 在实际工程中发挥效益的优化设计方案或设计结果所占比例不大。计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重驱动, 使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展, 遗传算法、神经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 一、机械优化设计研究内容概述 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法, 集思考、绘图、计算、实验于一体, 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的, 随着科技的发展以及设计条件的改变, 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化, 要求人们根据事物的客观规律, 在一定的物质基和技术条件下充分发挥人的主观能动性, 得出最优的设计方案。 优化设计的思想是最优设计, 利用数学手段建立满足设计要求优化模型; 方法是优化方法, 使方案参数沿着方案更好的方向自动调整, 以从众多可行设计方案中选出最优方案; 手段是计算机, 计算机运算速度极快, 能够从大量方案中选出“最优方案“。尽管建模时需作适当简化, 可能使结果不一定完全可行或实际最优, 但其基于客观规律和数据, 又不需要太多费用, 因此具有经验类比或试验手段无可比拟的优点, 如果再辅之以适当经验和试验, 就能得到一个较圆满的优化设计结果。 传统设计也追求最优结果, 通常在调查分析基础上, 根据设计要求和实践

西安交大结构优化设计实验报告

结构优化设计实验报告 1.实验背景 结构优化能在保证安全使用的前提下保证工程结构减重,提高工程的经济效益,这也是课程练习的有效补充。 2.实验课题 问题1:考察最速下降法、拟牛顿法(DFP,BFGS)、单纯形法的性能,使用matlab中的fminunc 和fminsearch 函数。 ●目标函数1: 目标函数,多元二次函数 其中,,,, 初值 ●目标函数2 1.3 结果分析:从上述结果可以看出牛顿法具有较好的稳定性,最速下降法和单纯形法在求解超越函数时稳定性不佳,最速下降法迭代次数最少,单纯形法

迭代次数最多。 问题2:使用matlab中的linprog和quadprog函数验证作业的正确性。 用单纯形法求解线性规划问题的最优解 ●目标函数1 6 , 运行结果: 单纯形法的解析解 用两相法求解线性规划问题的最优解 ●目标函数2 , 运行结果: 单纯形法的解析解 求解二次规划问题的最优解 ●目标函数2 , , 运行结果:

问题3:用Matlab命令函数fmincon求解非线性约束规划问题 ●目标函数1 运行结果: 迭代次数:8 ●目标函数2 运行结果: 迭代次数:16 问题4:用Matlab命令函数fmincon求解人字形钢管架优化问题。已知:2F = 600kN,2B = 6 m,T=5 mm,钢管材料E = 210 GPa,密度=, 许用应力[ ]=160MPa,根据工艺要求2m ≤ h≤6m ,20mm ≤ D≤300mm 。求h , D 使总重量W为最小。

求 目标函数1 运行结果:

迭代次数:8 问题5:修改满应力程序opt4_1.m 和齿形法程序opt4_2.m ,自行设计一个超静定桁架结构,并对其进行优化。要求: (1)设计变量数目不小于2; (2)给出应力的解析表达式; (3)建立以重量最小为目标函数、应力为约束的优化模型。 分别用满应立法和齿轮法求解图2超静定结构,已知材料完全相同, , , 2000,1500==σσ , 满应力法和齿轮法运行结果:

实验11波导腔体内场分析

实验11 波导腔体内场分析 一、设计要求 建立一个T型波导模型,利用HFSS软件求解、分析,观察分布情 T 型波导的场况。 二、实验仪器 硬件:PC机 软件:HFSS软件 三、设计步骤 1. 创建工程 第 1 步:打开HFSS 软件并保存新工程。 第 2 步:插入HFSS 设计 第 3 步:选择求解类型 第 4 步:设置单位 2. 创建模型 第 1 步:创建长方体 第 2 步:复制长方体 第 3 步:组合长方体 第 4 步:创建间隔 从而得到如下所示的模型图:

O 1 2(H) 3.创建模型 第1步:添加求解设置 第2步:确认设计 第3步:分析,对设计的模型进行三维场分析求解第4步:移动间隔的位置 第5步:重新进行分析 重新进行3D场的分析求解 4.比较结果

第1步:创建一个S参数的矩形曲线图

在上面矩形图中显示不同间隔的S参数曲线。 第2步:创建一个场覆盖图 如下图显示,在T接头的上表面显示场的分布情况 F Ffeld(V 1.7Z I Ie 5,, 9 i r11∣≡ 釘77?Heι0aj Z. 37S3e +□BΞ: Z, IElBe+0EK 1. eω7β?ma 1. TBUMBan IL莊即亡"虚泊 JL 3E7≡e→00Ξ: i. Lfr?Gf +B3Ξ! 几沪帥的? S . g*?BΞe +□G3∑ 5. ?L55e÷a32 I-鸟H 吉7<≡1 IMi 2 .∣ ∏j 第3步:动态演示场覆盖图 分别定义场间隔位置为O和0.2时候动态演示场覆盖图。观察场分布情况, 重点比较2、3端口场的分布差异。具体的图形在第四步的数据记录以及分析里面有详细的演示记录 四、数据记录及分析 (1)在矩形框中间隔位置分别为0和0.2的时候,S11、S12、S13的参数

北京理工大学《数据结构与算法设计》实验报告实验一

《数据结构与算法设计》 实验报告 ——实验一 学院: 班级: 学号: 姓名:

一、实验目的 1.通过实验实践、巩固线性表的相关操作; 2.熟悉VC环境,加强编程、调试的练习; 3.用C语言编写函数,实现循环链表的建立、插入、删除、取数据等基本操作; 4.理论知识与实际问题相结合,利用上述基本操作实现约瑟夫环。 二、实验内容 1、采用单向环表实现约瑟夫环。 请按以下要求编程实现: ①从键盘输入整数m,通过create函数生成一个具有m个结点的单向环表。环表中的 结点编号依次为1,2,……,m。 ②从键盘输入整数s(1<=s<=m)和n,从环表的第s个结点开始计数为1,当计数到 第n个结点时,输出该第n结点对应的编号,将该结点从环表中消除,从输出结点 的下一个结点开始重新计数到n,这样,不断进行计数,不断进行输出,直到输出 了这个环表的全部结点为止。 三、程序设计 1、概要设计 为实现上述程序功能,应用单向环表寄存编号,为此需要建立一个抽象数据类型:单向环表。 (1)、单向环表的抽象数据类型定义为: ADT Joseph{ 数据对象:D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,3……,n,n≥0} 数据关系:R1={ |ai∈D,i=1,2,……,n} 基本操作: create(&L,n) 操作结果:构造一个有n个结点的单向环表L。 show(L) 初始条件:单向环表L已存在。 操作结果:按顺序在屏幕上输出L的数据元素。 Josephf( L,m,s,n) 初始条件:单向环表L已存在, s>0,n>0,s

机械优化设计方法论文

浅析机械优化设计方法基本理论 【摘要】在机械优化设计的实践中,机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计的效率和质量。每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的,都有各自的特点和各自的应用领城。在综合大量文献的基础上,总结机械优化设计的特点,着重分析常用的机械优化设计方法,包括无约束优化设计方法、约束优化设计方法、基因遗传算方法等并提出评判的主 要性能指标。 【关键词】机械;优化设计;方法特点;评价指标 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等。 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。

机械优化设计实验指导书

机械优化设计实验指导 书 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

《机械优化设计》 实验指导书 武秋敏编写 院系:印刷包装工程学院 专业:印刷机械 西安理工大学 二00七年九月 上机实验说明 【实验环境】 操作系统: Microsoft Windows XP 应用软件:Visual C++或TC。 【实验要求】 1、每次实验前,熟悉实验目的、实验内容及相关的基本理论知识。 2、无特殊要求,原则上实验为1人1组,必须独立完成。 3、实验所用机器最好固定,以便更好地实现实验之间的延续性和相关性,并便于检查。 4、按要求认真做好实验过程及结果记录。 【实验项目及学时分配】 【实验报告和考核】 1、实验报告必需采用统一的实验报告纸,撰写符合一定的规范,详见实验报告撰写格式及规范。

(一)预习准备部分 1. 预习本次实验指导书中一、二、三部分内容。 2. 按照程序框图试写出汇编程序。 (二)实验过程部分 1. 写出经过上机调试后正确的程序,并说明程序的功能、结构。 2. 记录4000~40FFH内容在执行程序前后的数据结果。 3. 调试说明,包括上机调试的情况、上机调试步骤、调试所遇到的问题是如何解决的,并对调试过程中的问题进行分析,对执行结果进行分析。 (三)实验总结部分

实验(一) 【实验题目】 一维搜索方法 【实验目的】 1.熟悉一维搜索的方法-黄金分割法,掌握其基本原理和迭代过程; 2.利用计算语言(C语言)编制优化迭代程序,并用给定实例进行迭代验证。 【实验内容】 1.根据黄金分割算法的原理,画出计算框图; 2.应用黄金分割算法,计算:函数F(x)=x2+2x,在搜索区间-3≤x≤5时,求解其极小点X*。 【思考题】 说明两种常用的一维搜索方法,并简要说明其算法的基本思想。 【实验报告要求】 1.预习准备部分:给出实验目的、实验内容,并绘制程序框图; 2.实验过程部分:编写上机程序并将重点语句进行注释;详细描述程序的调过程(包括上机调试的情况、上机调试步骤、调试所遇到的问题是如何解决的,并对调试过程中的问题进行分析。 3.实验总结部分:对本次实验进行归纳总结,给出求解结果。要求给出6重迭代中a、x1、x2、b、y1和y2的值,并将结果与手工计算结果进行比较。 4.回答思考题。

优化设计报告

优化设计实验报告

无约束非线性规划问题 ) sin(1)(min 2 2 35x e x x x x f x -+-++= fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))'; ezplot(fun,[-2,2]); [xopt,fopt,exitflag,output]=fminbnd(fun,-2,2) 输出: xopt = 0.2176 fopt = -1.1312 exitflag = 1 output = iterations: 12 funcCount: 13 algorithm: 'golden section search, parabolic interpolation' message: [1x112 char]

二维无约束非线性函数最优解 )12424()(min 2212 2211++++=x x x x x e X f x fun='exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1)'; x0=[0,0]; options=optimset('largescale','off','display','iter','tolx',1e-8,'tolfun',1e-8); [x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,options) f='exp(x)*(4*x^2+2*y^2+4*x*y+2*y+1)'; ezmesh(f); First-order Iteration Func-count f(x) Step-size optimality 0 3 1 2 1 9 0.717044 0.125092 1.05 2 15 0.073904 10 1.28 3 21 0.000428524 0.430857 0.0746 4 24 0.000144084 1 0.0435 5 27 1.95236e-008 1 0.000487 6 30 6.63092e-010 1 9.82e-005 7 33 1.46436e-015 1 4.91e-008 Local minimum possible. fminunc stopped because it cannot decrease the objective function along the current search direction. Computing finite-difference Hessian using user-supplied objective function. x = 0.5000 -1.0000 fval = 1.4644e-015 exitflag = 5 output =

算法设计与实验报告讲解

算法设计与分析实验报告 学院:信息学院 专业:物联网1101 姓名:黄振亮 学号:20113379 2013年11月

目录 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 (7) 1.1算法应用背景 (3) 1.2算法原理 (3) 1.3算法描述 (4) 1.4程序实现及程序截图 (4) 1.4.1程序源码 (4) 1.4.2程序截图 (5) 1.5学习或程序调试心得 (6) 作业2 0-1背包问题的回溯算法 (7) 2.1算法应用背景 (3) 2.2算法原理 (3) 2.3算法描述 (4) 2.4程序实现及程序截图 (4) 2.4.1程序源码 (4) 2.4.2程序截图 (5) 2.5学习或程序调试心得 (6) 作业3循环赛日程表的分治算法 (7) 3.1算法应用背景 (3) 3.2算法原理 (3) 3.3算法描述 (4) 3.4程序实现及程序截图 (4)

3.4.1程序源码 (4) 3.4.2程序截图 (5) 3.5学习或程序调试心得 (6) 作业4活动安排的贪心算法 (7) 4.1算法应用背景 (3) 4.2算法原理 (3) 4.3算法描述 (4) 4.4程序实现及程序截图 (4) 4.4.1程序源码 (4) 4.4.2程序截图 (5) 4.5学习或程序调试心得 (6)

作业1 0-1背包问题的动态规划算法 1.1算法应用背景 从计算复杂性来看,背包问题是一个NP难解问题。半个世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点之一。另外,背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、网络信息安全等应用中具有重要的价值。如果能够解决这个问题那么则具有很高的经济价值和决策价值,在上述领域可以获得最大的价值。本文从动态规划角度给出一种解决背包问题的算法。 1.2算法原理 1.2.1、问题描述: 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C。问:应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述:给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi ∈{0,1}, ?∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 1.2.2、最优性原理: 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解: 证明:使用反证法。若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述子问题的一个最优解,而(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。显然有 ∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n) 且 w1y1+ ∑wizi<= c 因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n) 说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的一个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,矛盾。 1.2.3、递推关系:

机械优化设计实验指导书

前言 机械优化设计是一门实践性很强的课程,必须通过实际上机操作运用各种优化方法程序来达到: 1、加深对机械优化设计方法的基本理论和算法步骤的理解; 2、培养独立编制计算机程序的能力; 3、掌握常用优化方法程序的使用; 4、培养灵活运用优化方法解决工程设计问题的能力。 因此,本课程在课堂教学过程中安排适当的时间上计算机运算。本书作为上机实验的指导书,旨在对每次实验目的内容提出具体要求,并加以考核。 实验报告内容 每次上机实验后,学生要做一份完整的实验报告,实验报告内容应包括: 1、优化方法的基本原理简述; 2、自编优化方法源程序。 3、考核题的优化结果及其分析; 4、具体工程设计问题的数学模型、优化设计结果及其分析。

实验一 一维搜索方法(黄金分割法或二次插值法) 1、 目的:加深对一维搜索方法的确定区间的进退法和缩短区间的黄金分割法或二次插值法基本原理的理解 2、 内容:按所给程序框图编制上机程序,上机输入、调试并运行程序,或调试并运行已给程序,用所给考核题进行检验。 3、 考核题(α0=0,h 0=0.1, ε=0.001) (1) 36102+-=t t )t (f min (2) 60645234+-+-=t t t t )t (f min (3) 221)t )(t ()t (f min -+= (4) x e x )x (f min -+=22 (5) 求函数4321322123141x x x x x x x x x x )X (f +--=自点T k ),,,(X 3210---=出发,沿方向T ),,,(4321=d 的最优步长因子α× 和在d 方向的极小点X *和极小值f(X *)。

实验报告-优化设计

福建农林大学金山学院实验报告 系(教研室):信息与机电工程系专业:机械设计制造及其自动化年级:2008 实验课程:优化设计姓名:学号:实验室号:_1# 607 计算机号:实验时间:指导教师签字:成绩: 一、实验目的 通过实验教学加深学生对优化设计方法的理解,培养学生程序调试和出错处理的能力,提高学生应用优化设计方法和程序设计的能力。 本实验课程的基本要求: 1)熟悉VB集成开发环境的使用,掌握设计程序和调试程序的基本方法。 2)掌握一些重要优化算法,并具有较强的编程能力和解决实际优化问题的能力。 3)具有设计简单综合应用型程序的能力。 二、实验内容及进度安排 1、进退法2学时 2、黄金分割法2学时 3、基于最优步长的坐标轮换法2学时 4、鲍威尔法4学时 三、实验设备 微型计算机100台以上,并已安装Visual Basic 6.0。 四、实验要求 1. 设计程序总体编程结构,根据程序N-S图,设计编写出程序; 2. 完成程序调试,并进行实验结果分析; 3. 完成实验报告。 五、实验注意事项 1. 树立严肃认真、一丝不苟的工作精神,养成实验时的正确方法和良好习惯,维护国 家财产不受损失; 2. 严格遵守实验室的规章制度,注意保持实验室内整洁; 3. 上机过程中注意保存程序,以免数据丢失,结束后应存储到个人移动设备并关闭计 算机; 4. 认真做好上机前的准备工作,实验后认真完成实验报告。 六、实验操作步骤及方法 (一).上机前的准备工作包括以下几个方面 1.复习和掌握与本次实验有关的教学内容。 2.根据实验的内容,对问题进行认真的分析,搞清楚要解决的问题是什么?给定的条件 是什么?要求的结果是什么?需要使用什么类型的数据(如整型、实型、双精度型、字符型等)?制定好程序总体编程结构。 3.根据程序N-S图,设计、编写出程序,在纸上编写好相关功能的事件代码。

银行家算法设计实验报告

银行家算法设计实验报告

银行家算法设计实验报告 一.题目分析 1.银行家算法: 我们可以把操作系统看做是银行家,操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金,进程向操作系统请求资源相当于客户向银行家贷款。操作系统按银行家制定的规则为进程分配资源,当进程首次申请资源时,要测试该进程尚需求的资源量,若是系统现存的资源可以满足它尚需求的资源量,则按当前的申请量来分配资源,否则就推迟分配。 当进程在执行中继续申请资源时,先测试该进程申请的资源量是否超过了它尚需的资源量。若超过则拒绝分配,若没有超过则再测试系统尚存的资源是否满足该进程尚需的资源量,若满足即可按当前的申请量来分配,若不满足亦推迟分配。 2.基本要求: (1)可以输入某系统的资源以及T0时刻进程对资源的占用及需求情况的表项,以及T0时刻系统的可利用资源数。 (2)对T0时刻的进行安全性检测,即检测在T0时刻该状态是否安全。

(3)进程申请资源,用银行家算法对其进行检测,分为以下三种情况: A. 所申请的资源大于其所需资源,提示分配不合理不予分配并返回 B. 所申请的资源未大于其所需资源, 但大于系统此时的可利用资源,提 示分配不合理不予分配并返回。 C. 所申请的资源未大于其所需资源, 亦未大于系统此时的可利用资源,预 分配并进行安全性检查: a. 预分配后系统是安全的,将该进 程所申请的资源予以实际分配并 打印后返回。 b. 与分配后系统进入不安全状态,提示系统不安全并返回。 (4)对输入进行检查,即若输入不符合条件,应当报错并返回重新输入。 3.目的: 根据设计题目的要求,充分地分析和理解题 目,叙述系统的要求,明确程序要求实现的功能以及限制条件。 明白自己需要用代码实现的功能,清楚编写每部分代码的目的,做到有的放矢,有条理不遗漏的用代码实现银行家算法。

机械优化设计方法基本理论

机械优化设计方法基本理论 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。 1.2 约束条件 约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件,按表达方式可分为等式约束和不等式约束。按性质分为性能约束和边界约束,按作用可分为起作用约束和不起作用约束。针对优化设计设计数学模型要素的不同情况,可将优化设计方法分类如下。约束条件的形式有显约束和隐约束两种,前者是对某个或某组设计变量的直接限制,后者则是对某个或某组变量的间接限制。等式约束对设计变量的约束严格,起着降低设计变量自由度的作用。优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内,找出一组优化的设计变量值,使得目标函数达到最优值。

优化设计实验指导书(完整版)

优化设计实验指导书 潍坊学院机电工程学院 2008年10月 目录

实验一黄金分割法 (2) 实验二二次插值法 (5) 实验三 Powell法 (8) 实验四复合形法 (12) 实验五惩罚函数法 (19)

实验一黄金分割法 一、实验目的 1、加深对黄金分割法的基本理论和算法框图及步骤的理解。 2、培养学生独立编制、调试黄金分割法C语言程序的能力。 3、掌握常用优化方法程序的使用方法。 4、培养学生灵活运用优化设计方法解决工程实际问题的能力。 二、实验内容 1、编制调试黄金分割法C语言程序。 2、利用调试好的C语言程序进行实例计算。 3、根据实验结果写实验报告 三、实验设备及工作原理 1、设备简介 装有Windows系统及C语言系统程序的微型计算机,每人一台。 2、黄金分割法(0.618法)原理 0.618法适用于区间上任何单峰函数求极小点的问题。对函数除“单峰”外不作 其它要求,甚至可以不连续。因此此法适用面相当广。 0.618法采用了区间消去法的基本原理,在搜索区间内适当插入两点和,它们把 分为三段,通过比较和点处的函数值,就可以消去最左段或最右段,即完成一次迭代。 然后再在保留下来的区间上作同样处理,反复迭代,可将极小点所在区间无限缩小。 现在的问题是:在每次迭代中如何设置插入点的位置,才能保证简捷而迅速地找到极小点。 在0.618法中,每次迭代后留下区间内包含一个插入点,该点函数值已计算过,因此以后的每次迭代只需插入一个新点,计算出新点的函数值就可以进行比较。 设初始区间[a,b]的长为L。为了迅速缩短区间,应考虑下述两个原则:(1)等比收缩原理——使区间每一项的缩小率不变,用表示(0<λ<1)。 (2)对称原理——使两插入点x1和x2,在[a,b]中位置对称,即消去任何一边区间[a,x1]或[x2,b],都剩下等长区间。 即有 ax1=x2b 如图4-7所示,这里用ax1表示区间的长,余类同。若第一次收缩,如消去[x2,b]区间,则有:λ=(ax2)/(ab)=λL/L 若第二次收缩,插入新点x3,如消去区间[x1,x2],则有λ=(ax1)/(ax2)=(1-λ)L/λL

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法

实验报告 (2009/2010学年第一学期) 课程名称算法分析与设计A 实验名称动态规划法 实验时间2009 年11 月20 日指导单位计算机学院软件工程系 指导教师张怡婷 学生姓名丁力琪班级学号B07030907 学院(系) 计算机学院专业软件工程

实验报告 实验名称动态规划法指导教师张怡婷实验类型验证实验学时2×2实验时间2009-11-20一、实验目的和任务 目的:加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解,学习用动态规划法解决实际应用中的最长公共子序列问题。 任务:用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列,其比较结果可用于基因比较、文章比较等多个领域。 要求:掌握动态规划法的思想,及动态规划法在实际中的应用;分析最长公共子序列的问题特征,选择算法策略并设计具体算法,编程实现两输入序列的比较,并输出它们的最长公共子序列。 二、实验环境(实验设备) 硬件:计算机 软件:Visual C++

三、实验原理及内容(包括操作过程、结果分析等) 1、最长公共子序列(LCS)问题是:给定两个字符序列X={x1,x2,……,x m}和Y={y1,y2,……,y n},要求找出X和Y的一个最长公共子序列。 例如:X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a}。它们的最长公共子序列LSC={b,c,d,a}。 通过“穷举法”列出所有X的所有子序列,检查其是否为Y的子序列并记录最长公共子序列并记录最长公共子序列的长度这种方法,求解时间为指数级别的,因此不可取。 2、分析LCS问题特征可知,如果Z={z1,z2,……,z k}为它们的最长公共子序列,则它们一定具有以下性质: (1)若x m=y n,则z k=x m=y n,且Z k-1是X m-1和Y n-1的最长公共子序列; (2)若x m≠y n且x m≠z k,则Z是X m-1和Y的最长公共子序列; (3)若x m≠y n且z k≠y n,则Z是X和Y的最长公共子序列。 这样就将求X和Y的最长公共子序列问题,分解为求解较小规模的问题: 若x m=y m,则进一步分解为求解两个(前缀)子字符序列X m-1和Y n-1的最长公共子序列问题; 如果x m≠y n,则原问题转化为求解两个子问题,即找出X m-1和Y的最长公共子序列与找出X 和Y n-1的最长公共子序列,取两者中较长者作为X和Y的最长公共子序列。 由此可见,两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀的最长公共子序列,具有最优子结构性质。 3、令c[i][j]保存字符序列X i={x1,x2,……,x i}和Y j={y1,y2,……,y j}的最长公共子序列的长度,由上述分析可得如下递推式: 0 i=0或j=0 c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 i,j>0且x i=y j max{c[i][j-1],c[i-1][j]} i,j>0且x i≠y j 由此可见,最长公共子序列的求解具有重叠子问题性质,如果采用递归算法实现,会得到一个指数时间算法,因此需要采用动态规划法自底向上求解,并保存子问题的解,这样可以避免重复计算子问题,在多项式时间内完成计算。 4、为了能由最优解值进一步得到最优解(即最长公共子序列),还需要一个二维数组s[][],数组中的元素s[i][j]记录c[i][j]的值是由三个子问题c[i-1][j-1]+1,c[i][j-1]和c[i-1][j]中的哪一个计算得到,从而可以得到最优解的当前解分量(即最长公共子序列中的当前字符),最终构造出最长公共子序列自身。

机械优化设计实例讲解学习

机械优化设计实例 压杆的最优化设计 压杆是一根足够细长的直杆,以学号为p值,自定义有设计变量的 尺寸限制值,求在p一定时d1、d2和l分别取何值时管状压杆的体积或重 量最小?(内外直径分别为d1、d2)两端承向轴向压力,并会因轴向压力 达到临界值时而突然弯曲,失去稳定性,所以,设计时,应使压应力不 超过材料的弹性极限,还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。 解:根据欧拉压杆公式,两端铰支的压杆,其临界载荷为:I——材料的惯性矩,EI为抗弯刚度 1、设计变量 现以管状压杆的内径d1、外径d2和长度l作为设计变量 2、目标函数 以其体积或重量作为目标函数 3、约束条件 以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性,以及尺寸限制为约束条件,在外力为p的情况下建立优化模型: 1) 2)

3) 罚函数: 传递扭矩的等截面轴的优化设计解:1、设计变量: 2、目标函数

以轴的重量最轻作为目标函数: 3、约束条件: 1)要求扭矩应力小于许用扭转应力,即: 式中:——轴所传递的最大扭矩 ——抗扭截面系数。对实心轴 2)要求扭转变形小于许用变形。即: 扭转角: 式中:G——材料的剪切弹性模数 Jp——极惯性矩,对实心轴: 3)结构尺寸要求的约束条件: 若轴中间还要承受一个集中载荷,则约束条件中要考虑:根据弯矩联合作用得出的强度与扭转约束条件、弯曲刚度的约束条件、对于较重要的和转速较高可能引起疲劳损坏的轴,应采用疲劳强度校核的安全系数法,增加一项疲劳强度不低于许用值的约束条件。

二级齿轮减速器的传动比分配 二级齿轮减速器,总传动比i=4,求在中心距A最小下如何 分配传动比?设齿轮分度圆直径依次为d1、d2、d3、d4。第一、二 级减速比分别为i1、i2。假设d1=d3,则: 七辊矫直实验 罚函数法是一种对实际计算和理论研究都非常有价值的优化方法,广泛用来求解约束问题。其原理是将优化问题中的不等式约束和等式约束加权转换后,和原目标函数结合成新的目标函数,求解该新目标函数的无约束极小值,以期得到原问题的约束最优解。考虑到本优化程序要处理的是一个兼而有之的问题,故采用混合罚函数法。 一)、优化过程 (1)、设计变量 以试件通过各矫直辊时所受到的弯矩为设计变量: (2)、目标函数

优化设计实验报告(...)(1)

机械优化设计 实 验 报 告 姓名:欧阳龙 学号:2007500817 班级:07机设一班

一、黄金分割法 1、 数学模型 2()2f x x x =+,56x -≤≤ 2、 黄金分割法简介 黄金分割法适用于单谷函数求极小值问题,且函数可以不连续。黄金分割法是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[],a b 内适当插入两点1α、2α,并计算其函数值。1α、2α将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区间得以缩短。然后再在保留下来的区间上作同样的处置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。黄金分割法能使相邻两次都具有相同的缩短率0.618,故黄金分割法又称作0.618法。 3、黄金分割法程序清单 #include #include /*目标函数*/ float ff(float x) { float y; y=x*x+2*x; return(y); } main() { float a,b,ab,Epsilon; float y1,y2,Alpha1,Alpha2; float Lambda=0.618; printf("please input the arear and Epsilon\n"); scanf("%f,%f,%f",&a,&b,&Epsilon); Alpha1=b-Lambda*(b-a),Alpha2=a+Lambda*(b-a); printf("%f,%f\n",Alpha1,Alpha2); y1=ff(Alpha1);y2=ff(Alpha2); printf("y1=%f,y2=%f\n",y1,y2); do {if(y1>=y2) {a=Alpha1; Alpha1=Alpha2; y1=y2; Alpha2=a+Lambda*(b-a); y2=Alpha2*Alpha2+2*Alpha2; }

算法与设计实验报告

算法与分析实验报告软件工程专业 安徽工业大学 指导老师:许精明

实验内容 1:杨辉三角 2:背包问题 3:汉诺塔问题 一:实验目的 1:掌握动态规划算法的基本思想,学会用其解决实际问题。 2:通过几个基本的实验,提高算法分析与设计能力,提高动手操作能力和培养良好的编程习惯。 二:实验内容 1:杨辉三角 2:背包问题 3:汉诺塔问题 实验一:杨辉三角

问题分析: ①每行数字左右对称,由1开始逐渐变大,然后变小,回到1。 ②第n行数之和为2^n。 ③下一行每个数字等于上一行的左右两个数字之和。 算法设计及相关源代码: public void yanghui(int n) { int[] a = new int[n]; if(n==1){ System.out.println(1); }else if(n==2) { System.out.print(1 + " " +1); }else{ a[1]=1; System.out.println(a[1]); a[2]=1;

System.out.println(a[1]+" "+a[2]); for(int i=3;i<=n;i++){ a[1]=a[i]=1; for(int j=i-1;j>1;j--){ a[j]=a[j]+a[j-1]; } for(int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(a[j]+" "); } System.out.println(); } } } 实验结果:n=10 实验二:0-1背包问题 问题分析::令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就 j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值,则可以得到如下的动态规划函数: (1) V(i,0)=V(0,j)=0 (2) V(i,j)=V(i-1,j) j

机械优化设计习题及答案

机械优化设计习题及参考答案 1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。 答:优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后,优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量[]12T n x x x x =L 使 ()min f x → 且满足约束条件 ()0 (1,2,)k h x k l ==L ()0 (1,2,)j g x j m ≤=L 2-1.何谓函数的梯度?梯度对优化设计有何意义? 答:二元函数f(x 1,x 2)在x 0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式:??? ?????????????=??+??= ??2cos 1cos 212cos 21cos 1θθθθxo x f x f xo x f xo x f xo d f ρ 令xo T x f x f x f x f x f ?? ????????=????=?21]21[)0(, 则称它为函数f (x 1,x 2)在x 0点处的梯度。 (1)梯度方向是函数值变化最快方向,梯度模是函数变化率的最大值。 (2)梯度与切线方向d 垂直,从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度)0(x f ?方向为函数变化率最大方向,也就是最速上升方向。负梯度-)0(x f ?方向为函数变化率最小方向,即最速下降方向。 2-2.求二元函数f (x 1,x 2)=2x 12+x 22-2x 1+x 2在T x ]0,0[0=处函数变化率最 大的方向和数值。 解:由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向,这里用单位向量p 表示,函数变化率最大和数值时梯度的模)0(x f ?。求f (x1,x2)在

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