柴油机排气微粒生长过程的蒙特卡洛模拟

在柴油机燃烧过程中,基簇粒子经过表面增长、凝聚、枝接、断裂和氧化等过程而形成碳烟微粒。文章根据碳烟微粒生长过程的特征,描述了模拟该生长过程的动态蒙特卡洛方法;对模拟结果采用现代分形理论进行计算分析,较为准确地获得微粒的回转半径以及分形维数等结构参数以及生长过程的相关信息。     

以PAN超滤膜为基膜的复合膜制备与性能表征

以聚丙烯腈(PAN)超滤膜为基膜,哌嗪(PIP)和均苯三甲酰氯(TMC)为单体,采用界面聚合法制备复合膜,并对其性能进行表征.在0.30MPa的压力下,复合膜对维生素B12和MgSO4的截留率分别为90.0%和77.8%.根据界面聚合反应原理研究了复合膜的成膜规律,探索了单体浓度、酸接受剂用量及后处理温度等对膜分离性能的影响.通过环境扫描电镜观察复合膜的表面形态及断面结构.     

用于复合纳滤膜的PAN基底膜的改性及性能表征

采用湿法相转换法制备PAN基膜,并对基膜进行改性,使其腈基水解生成羧基.通过环境扫描电镜观察了改性前后的膜孔形态,利用测接触角对改性前后膜的亲水性进行比较,用红外光谱对改性前后的膜组成进行比较.结果表明,改性后的膜的亲水性增强,改性膜上有羧基生成且性能得到了提高.     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

结合主题依存特征和Bigram的汉语语言建模方法

在Bigram语言模型建模过程中，语言被看作符号集序列，没有考虑语言本身具有的语法和语义结构特征，虽然在线的文本训练数据迅速增长，但语言模型的性能却再获得大幅度的提高，基于统计方法语言建模的基本原理，提出了一种结合Bigram和主题依存特征的中文语言建模方法，初步实验结果表明，该方法可有效地补充Bigram模型提取特征的不足，通过提取远距离主题依存特征降低了语言模型的分支度。     

混沌模拟退火法在下行链路功控中的应用

以混沌模拟退火法为基础，提出一种基于分形结构的全局最优化算法，并将其应用于解决同步码分多址（CDMA）移动通信系统的下行链路功率控制问题中，有效地避免了落入局部极小值的情况，通过将下行链路功率控制归结为形式简单的组合优化问题，并适当分析能量函数的连续性与可导性，以及求异过程的特殊性，说明了利用混沌模拟退火法解决此问题的可行性，模拟结果表明，该方法比一般的载波干扰比功率控制了方法性能更优，可获得更低的误码率和更高的信道容量。     

基于信号循环平稳模型的抗单音干扰算法

直接序列扩频通信系统解扩以前采用干扰抑制算法，可以显著增强抗窄带干扰性能，常用的干扰抑制方法为扩频信号建立的是平稳模型，但扩频信号是循环平稳信号，为此，建立了扩频信号的循环平稳模型，较平稳模型能保留更多信息，基于循环平稳模型提出了一种新的抗干扰算法，以研究抗单音干扰性能，实验证明，对于伪随机码长度为1024的扩频系统，在误码率要求为10^-4时，采用该算法扩频通信系统抗单音干扰容限可以提高2.5dB。     

采用Fisher分类法实现清浊音判决

采用Ｆｉｓｈｅｒ分类法实现清浊音判决，计算机模拟结果显示，该方法准确率达９７．４＾，优于传统的清浊音判决算法。     

煤气高速烧嘴及燃烧顺序控制

0 前 言 高速燃烧技术及其在工业炉窑应用是西方工业国家七十年代以后研究开发的一项热工新技术,在有色金属熔炼、金属及非金属加热生产中具有全新的工艺特征和优异效果。目前,国内无论在高速燃烧技术或于工业炉应用方面均处于起步开发和空白状态。 本成果自八十年代初起步,经过校内理论研究及冷、热态试验,生产应用试验及生产应用推广三阶段,已完成的工作计有:煤气烧嘴系列的结构定型;烧嘴的点火、火焰监测及燃烧     

MHMM和ANN法结合的语音识别方法

提出了一种改进的隐马尔柯夫模型（ＭＨＭＭ）方法，并在ＭＨＭＭ方法中结合进人工神经网络（ＡＮＮ）方法，以这种方法为基础建立了语音识别系统。实验结果表明，与隐马尔柯夫模型方法比较，新系统的识别率有所提高，从而，充分地显示了人工神经网络在语音识别中的可行性和有效性。