21、基于改进PSO与混沌DNA序列的图像加密技术

基于改进PSO与混沌DNA序列的图像加密技术

1. 改进PSO算法用于码头起重机调度

1.1 改进PSO算法介绍

在处理码头起重机调度问题时,提出了一种基于PSO的改进算法——IVLPSO。该算法会根据迭代次数的变化采用不同的学习机制。与传统的PSO和GA算法相比,IVLPSO具有显著优势。它能够有效逃离局部最优解,在最小化工作时间方面,更有能力为码头起重机调度问题找到更优的解决方案。

1.2 实验对比

为了验证IVLPSO的优势,将其与GA和PSO在五个实例上进行了对比。实验结果清晰地展示了IVLPSO在码头起重机调度问题上的优越性。具体来说,IVLPSO收敛速度极快,仅需其他两种算法三分之一的时间就能获得令人满意的解决方案。以下是对比情况的简单列表:
| 算法 | 收敛速度 | 解决方案质量 |
| ---- | ---- | ---- |
| IVLPSO | 快,约为其他算法三分之一时间 | 优,能逃离局部最优 |
| GA | 慢 | 一般 |
| PSO | 慢 | 一般 |

1.3 未来展望

在未来的工作中,IVLPSO算法将得到进一步扩展,以解决多目标问题和大规模问题。届时,会采用更先进的学习机制,使其应用范围更加广泛。

2. 基于混沌系统和DNA序列操作的图像加密算法

2.1 图像加密的背景与需求

随着先进科学和多媒体技术的显著发展,数字图像处理在人类社会生活的各个方面得到了广泛应用,如遥感、生物医学、通信、智能机器人等领域。因此,图像信息的安全保护变得尤为重要,特别是在军事

一、 内容概要 本资源提供了一个完整的“金属板材压弯成型”非线性仿真案例,基于ABAQUS/Explicit或Standard求解器完成。案例精确模拟了模具(凸模、凹模)金属板材之间的接触、压合过程,直至板材发生塑性弯曲成型。 模型特点:包含完整的模具-工件装配体,定义了刚体约束、通用接触(或面面接触)及摩擦系数。 材料定义:金属板材采用弹塑性材料模型,定义了完整的屈服强度、塑性应变等真实应力-应变数据。 关键结果:提供了成型过程中的板材应力(Mises应力)、塑性应变(PE)、厚度变化​ 云图,以及模具受力(接触力)曲线,完整再现了压弯工艺的力学状态。 二、 适用人群 CAE工程师/工艺工程师:从事钣金冲压、模具设计、金属成型工艺分析优化的专业人员。 高校师生:学习ABAQUS非线性分析、金属塑性成形理论,或从事相关课题研究的硕士/博士生。 结构设计工程师:需要评估钣金件可制造性(DFM)或预测成型回弹的设计人员。 三、 使用场景及目标 学习目标: 掌握在ABAQUS中设置金属塑性成形仿真的全流程,包括材料定义、复杂接触设置、边界条件载荷步。 学习如何调试和分析大变形、非线性接触问题的收敛性技巧。 理解如何通过仿真预测成型缺陷(如减薄、破裂、回弹),并理论或实验进行对比验证。 应用价值:本案例的建模方法分析思路可直接应用于汽车覆盖件、电器外壳、结构件等钣金产品的冲压工艺开发模具设计优化,减少试模成本。 四、 其他说明 资源包内包含参数化的INP文件、CAE模型文件、材料数据参考及一份简要的操作要点说明文档。INP文件便于用户直接修改关键参数(如压边力、摩擦系数、行程)进行自主研究。 建议使用ABAQUS 2022或更高版本打开。显式动力学分析(如用Explicit)对计算资源有一定要求。 本案例为教学工程参考目的提供,用户可基于此框架进行拓展,应用于V型弯曲
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