2012年美赛模型的代码 12美赛B题模型1 %假设v同为4,每天最多行进4小时 %记录日期...Date...D %记录开始日期...Start Date...SD clc;clear all; B=zeros(180,5); 0天，每天5艘船,记录当前行进日期，0为未发动，180为到终点 L=zeros(180,5); 0天，每天5艘船,记录当前行进位置，0为未发动，45为到终点 state=zeros(180,44); %设5mile一个宿营点，并以0记录空状态，其余记录满状态 num=zeros(180,1);%记录第N天出发的船动了多少条

针对传统随机生产模拟忽略负荷的时序特性而难以考虑机组启停、备用、调峰等相关动态费用的问题，将转移频率分析纳入随机生产模拟框架中，形成了改进等效电量频率法．该方法通过等效负荷频率曲线(ELFC)的卷积考虑机组启停，将生产成本分析的范畴拓宽到动态费用的计算．根据所提算法和含风电的EPRI 36算例，比较了风电并网前后系统可靠性指标、燃料成本、环境成本和动态费用等的变化，并研究了风电装机规模对动态费用率的影响．结果表明，相对于动态费用的增加，风电对系统可靠性与经济性的改善是主要的，但动态费用率随着风电规模的扩大

以淮河流域及周边地区48个气象站点1961年-2010年共50年逐日降水过程为基础资料，以地理信息系统技术为数据处理平台，结合Mann-Kendall秩次相关检验、Morlet小波变换和集对分析法（SPA）等，分析淮河流域年降水量时间序列趋势性、周期性以及降水集中度、集中期、降水质心、旱涝发生频率、旱涝交替在空间上的分布特征。结果表明：①近50年来，年降水量整体呈略微减少趋势，南部地区降水增加，北部地区降水减少；②年际变化上存在27年的主周期，年内分配集中在夏季，且北部地区降水更为集中；③干旱易发区分布面

储粮害虫检测一直是昆虫学研究的一个热点，近年来随着信息技术和传感技术的进步，储粮害虫的研究取得了很大的进展.提出了一种基于声音的储粮害虫检测系统的设计.利用数字信号处理理论和技术，将声信号变成电讯号，除去噪声后提取出有用的信号特征，根据这些特征自动判别害虫的种类和数量.

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统―――PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的原理和实现,其中,提出的“消息传递模型”能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的“套餐推荐”,利用并行PageRank算法实现的“营销关键点发现”等;最后

对倾转旋翼机动力学模型进行理论分析,运用叶素理论来建立旋翼的动力学模型和旋翼挥舞角的表达式;而机翼、机身、平尾和垂尾动力学模型的建立则采用成熟的升力线模型;对于旋翼对机体其他部分的气动干扰问题,只考虑旋翼对机翼的气动干扰;在Matlab/Simulink仿真环境中建立倾转旋翼机的仿真模型,并以XV - 15倾转旋翼机为样例机,验证所建模型的合理性。

在傍轴近似条件下建立了OPO的数学模型,通过引入三波混频中时间与空间关系,采用分步傅里叶算法模拟了纳秒级脉冲和连续光波在谐振腔内的三波混频过程。理论模型中考虑了不同频率光波之间的色散关系,可以在高转换效率情况下分析不同泵浦脉冲功率、脉冲时长、腔镜透反射比以及不同种子光输入等情况下的输出波形、功率以及OPO阈值等特性。实验中采用掺杂Mg O的周期性极化铌酸锂晶体(Mg O∶PPLN)为非线性介质,在输入1.06μm泵浦激光脉冲能量为0.4 mJ时,产生3.8μm闲频光超过0.07 mJ输出,与数值模拟结果0

研究了一种基于直流母线开关和谐振电容实现所有开关器件软开关的新型高效臭氧发生电源,分析了电路半周期的6个工作模态,得到了软开关实现的时序控制条件.采用IGBT模块作为电源开关,使用TMS320F28335作为控制器,设计了一台160 g/h规格的臭氧发生器样机.该样机中,通过PSPWM移相调功实现臭氧产量调节,采用臭氧发生管端电压的PI闭环控制和软件锁相负载频率自动跟踪技术保障负载工作在准谐振状态.电源长期运行稳定可靠,运行测试波形与理论分析及仿真相当吻合,具有较大的实用价值.

2012年第二季度大尺寸TFT LCD面板出货量预计将成长11%，营收将成长14%，面板产业有所复苏。随着直下式LED背光的成长，第四季度液晶电视面板LED渗透率将达70%。

设有n个货物要装入若干个容量为C的集装箱以便运输，这n个货物的体积分别为{S1，S2，．．．，Sn}，且有si≤C(1≤i≤ n)。为节省运输成本，用尽可能少的集装箱来装运这n个货物。 下面分别采用最先适宜策略和最优适宜策略来求解该问题。 最先适宜策略( firstfit)首先将所有的集装箱初始化为空，对于所有货物，按照所给的次序，每次将一个货物装入第一个能容纳它的集装箱中。 最优适宜策略( bestfit)与最先适宜策略类似，不同的是，总是把货物装到能容纳它且目前剩余容量最小的集装箱，使得该箱子装入货物后闲置空间最小。