基于正交函数逼近变换的分布参数系统可控性与可观性

基于偏微分方程谱分解原理，采用正交函数逼近技术，给出了分布参数系统逼近可控性、可观性的定义，并研究线性分布参数系统逼近可控性与可观性的判定方法。还研究了两种典型分布参数系统在不同形式控制与观测情况下的逼近可控性与可观性判据。     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

包囊游仆虫细胞的类中间纤维细胞骨架体系

应用生化分级抽提，并结合DGD包埋 去包埋透射电镜样品制备方法显示，包囊游仆虫营养细胞和休眠细胞中，均存在由直径10 nm左右的单根纤维及单根纤维聚集成的纤维束为结构单元形成的类中间纤维细胞骨架体系.其中，营养细胞的类中间纤维构成的细胞质三维网架，在细胞膜内缘以较密集的纤维网占有了整个表质层，在表质层内缘的细胞质深部纤维形成较松散的网络，网内常见附着有细胞器及一些电子密度颗粒；核纤层位于大核核膜内缘，纤维紧密聚集成网；核骨架纤维网分布比较致密，未见有电子密度颗粒附着.休眠细胞中含有与营养细胞相似的纤维网架结构，但位于细胞内不同层次的纤维网比营养细胞中的同种结构要致密得多，这可能与纤毛虫形成包囊时细胞大范围的收缩有关.并且值得注意的是，在休眠细胞包囊壁的内层壁中也观察到相似于中间纤维的纤维网络，其纤维网均匀和致密地分布在整个包囊壁层中.电泳图谱显示，纤毛虫形成包囊后，保留了营养细胞中的部分蛋白条带，失去了部分条带，新产生了一些特异的条带.结果表明，包囊游仆虫的类中间纤维 核骨架体系，是细胞在营养条件下和休眠状态下都稳定存在的结构，它可能起到比微管类骨架更重要的作用.并且休眠细胞中该体系产生的一些特异蛋白条带，可能是纤毛虫休眠生命活动中的重要蛋白.     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

零方程湍流模型在列车车厢内气流数值模拟中的应用

采用k-ε湍流模型对列车车厢内气流进行数值模拟需要消耗大量的计算时间，为此，提出了采用零方程湍流模型对列车车厢内的气流组织进行数值模拟；分别采用零方程湍流模型与k-ε湍流模型对列车车厢内的空气流动及传热进行了数值计算，经分析比较可知，该两种湍流模型的数值计算结果吻合程度较好，采用零方程湍流模型可大大缩短计算时间，利用其简单、快捷的特点，可以为列车空调系统的工程设计提供简便的数值模拟方法。     

空投空降救生系统仿真的研究

该文研究了降落伞系统的建模、验模与仿真技术,分析了降落伞仿真系统的数据流和降落伞救生系统的关键问题,设计并初步实现了降落伞建模、验模与仿真系统框架软件.对人用伞和典型的专用伞也进行了仿真实验.并对实验结果进行了分析和讨论.     

以多巴胺为配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝

建立了用神经递质多巴胺作电活性配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝的方法 .多巴胺在玻碳电极上的氧化峰电流随铝浓度的增加而线性下降 .在最佳测定条件 (pH 7.0 ,2 .4× 1 0 -4 mol/L多巴胺 ,0 .0 8mol/LNH4Ac缓冲溶液 )下 ,铝的检测下限、相对标准偏差 (4× 1 0 -6mol/LAl(III) ,n =8)、线性范围分别为 1 .7× 1 0 -7mol/L、3 .4%、4 .0× 1 0 -7～ 42×1 0 -7mol/LAl(III) .对许多生物体液中可能存在的物质进行了干扰试验 .采用标准加入法将所建立的方法应用于实际样品如人全血、脑病患者的脑脊液、糖尿病患者的尿、肺癌患者的腹水、合成肾透析液及合成脑脊液等样品中铝测定 ,结果表明回收率在 95 %～1 0 8%之间 ,所测得的样品中铝含量与文献值和ICP法值吻合 .通过紫外光谱、拉曼光谱及 1 3 C核磁共振谱探讨了测定方法的原理 .加入铝后多巴胺氧化峰电流的下降原因是铝与多巴胺的邻羟基配位 ,从而使电活性的多巴胺浓度下降     

不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

IaaS云环境下一种基于综合满意度的虚拟机放置策略

基础设施即服务(IaaS)环境下的一个关键需求是对租户申请的虚拟机进行合理放置。当前虚拟机放置策略的研究大都集中在数据中心能耗、资源损耗以及负载均衡等方面,很少有工作关注其对租户虚拟机启动时间的影响。为了减少虚拟机请求的周转时间,降低数据中心的资源损耗,本文首先建立了云服务租户满意度模型,给出了虚拟机请求到达云端后周转时间的量化方法;然后基于数据中心的资源损耗建立了云服务提供商满意度模型;最后,基于租户虚拟机启动时间与系统资源损耗建立了多目标约束优化模型,并提出了一种基于综合满意度(Comprehensive Satisfaction Based,CS-B)的虚拟机放置策略,该策略综合考虑了云服务租户与云服务提供商的需求,将租户所申请的虚拟机放置到综合满意度最高的服务器中运行。在OpenStack云平台上的仿真实验表明,CS-B虚拟机放置策略能够有效减少租户虚拟机在云端的部署时间,降低数据中心的资源损耗,有效提高了云服务商及租户的满意度。     

一类面向仓库车辆路径优化的改进禁忌搜索算法及其应用

在立体仓库中常需考虑车辆路径规划问题,传统的禁忌搜索算法在解决该类问题时,最终解的质量依赖于初始解。针对此问题并结合实际立体仓库,本文提出了改进的禁忌搜索算法。该算法的初始解部分由模拟退火算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初值的依赖;规定禁忌搜索算法的特赦准则为模拟退火算法关联,在限定始末库位条件下,尽可能地寻找更短车辆路径,提高禁忌搜索算法的搜索能力。将改进的禁忌搜索算法与标准禁忌搜索算法进行仿真对比,改进算法在平均最短路径和稳定性上都有较大提升。将本文算法应用于立体仓库调度过程,在实际应用中效果良好,具备可行性。