室内实验规模的出砂数学模拟

为了研究疏松砂岩的出砂特征,根据连续性孔隙介质渗流、微粒释放和微粒运移理论,建立了室内实验规模的出砂数学模型,并采用有限差分法对该模型进行了求解。结果表明,实验条件下数学模拟与物理实验模拟的结果吻合较好。用理论出砂模型模拟了胶体力、水动力导致的出砂和砂粒运移过程中滞留引起的渗透率变化。模拟结果表明,渗流速度高于临界流速才引起冲刷出砂;胶体力和冲刷力是出砂的诱发因素,砂微粒在运移过程中在孔隙表面再沉积和孔喉处被捕集将降低出砂程度;渗透率比值与注水孔隙体积倍数或渗流速度的关系曲线均呈"S"形;在运移过程中,砂微粒滞留导致渗透率比值随岩心长度的变化呈线性降低趋势。     

改进微粒群算法及其在生料浆调配多目标优化中的应用

微粒群算法是一种简单易行、收敛快速的演化计算方法，但也存在早熟收敛的缺陷。鉴于惯性权值对控制算法收敛所起的作用，本文提出一种改进的微粒群算法，让惯性权值按类S型曲线形式随迭代次数非线性变化，并根据微粒当前的搜索状态自适应调节该曲线的曲率，有效保证算法收敛速度和全局寻优能力。改进的微粒群算法用于求解氧化铝生料浆调配过程0-1组合优化问题，与传统微粒群算法及遗传算法比较的结果表明，改进的微粒群算法具有较强的全局搜索能力且能有效避免早熟收敛问题。     

基于改进微粒群算法的K-MEANS聚类和孤立点查找

K均值算法的聚类个数K需指定,聚类结果与数据输入顺序相关,而且易受孤立点影响.针对这些缺陷,首先以实验的方式证明了找到最优的初始质心是K-MEANS算法有效的条件,对局部版的微粒群优化算法(PSO)进行了改进,利用其局部搜索的功能查找到K均值算法的最优初始质心和存在的孤立点,克服了K均值算法的这些缺陷。     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

二阶振荡微粒群算法

从控制角度分析了微粒群算法的进化方程,在此基础上,为了增加微粒群体的多样性和进一步改善算法性能,引入二阶振荡进化方程来调节微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,该方法能够显著地加强算法的全局最优性,同时加快算法的收敛速度。     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

双环缝喷射共沉积SiC颗粒的捕获与分布研究

采用坩埚移动式喷射共沉积装置及其双环缝复合雾化器制备了SiC颗粒增强铝基复合材料坯件,研究了过程中增强颗粒的捕获机制及特点.实验结果表明,双环缝复合雾化器所引入的SiC颗粒捕获率较高,分布均匀;增强颗粒主要在雾化初时阶段被雾化液滴所捕获,而沉积坯表面因基本呈固相且温度较低,对SiC颗粒的直接捕获效果不明显;沉积坯快冷凝固界面前沿捕获对SiC颗粒的分布影响不大,SiC颗粒在沉积坯中的最终分布主要取决于由雾化液滴对增强颗粒的捕获,特别决定于SiC颗粒在单个雾化颗粒内部及空间雾化颗粒群中的分布.     

CdS纳米颗粒对荧光染料光谱特性的影响

4-溴-1，8-萘酰亚胺包裹CdS纳米微粒后，它的紫外-可见光吸收光谱由348．28nm移动到349．79nm，并且吸收强度有明显的增加。在相同激发下（360nm），4-溴-1，8-萘酰亚胺-CdS纳米颗粒复合体的荧光光谱轮廓与4-溴-1，8-萘酰亚胺基本相同，但发光峰有“红移”，而且发光强度略有下降。在400nm激发下，4-溴-1，8-萘酰亚胺的发光峰在570．55nm；在330nm激发下，4-溴-1，8-萘酰亚胺-CdS纳米颗粒复合体的荧光峰在499．66nm。同时，4-溴-1，8-萘酰亚胺-CdS纳米颗粒复合体的荧光强度有所提高。     

模糊自适应控制算法在水轮机调速器建模中的应用

在模糊控制器的设计中,模糊规则的提取,比例、量化因子和隶属度函数的确定都具有一定主观性;针对这种情况,提出改进的模糊自适应PID控制算法(IFPID),利用微粒群算法对经过预处理的隶属度函数进行优化.在水轮机调速器仿真实验中,与简单PID控制算法和一般模糊控制算法相比,基于改进模糊自适应PID算法的系统在响应频率扰动和负荷扰动时有着更短的调节时间和更小的超调量.     

Dialdehyde starch nanoparticles： Preparation and application in drub carrier

Dialdehyde starch nanoparticles (DASNP) were prepared by the redox reaction of NaIO4 and starch in water-in-oil microemulsion. IR spectrum showed that DASNP had aldehyde groups, and quantitative alkali consumption showed that its dialdehyde content was about (50±5)%. The average diameter of DASNP determined by SEM was about 100 nm. TGA-DTA showed that its thermal stability was better than starch nanoparticle (StNP) and dialdehyde starch (DAS). Its low biological toxicity was detected by cell experiment. Also the best mass ratio of doxorubicin (DOX) to combined DASNP detected by UV-VIS was 15 : 1, and the product was effective for controlled release of DOX. The cell experiment showed that the drug-carrier particle (DOX-DASNP) can release DOX for a long time and strengthened the effect of the anticancer drug. This work demonstrates that the DASNP, which has good thermal stability, small particle size, low biological toxicity, and slowly anticancer drug-releasing to strengthen drug effect, is a potentially useful carrier for anticancer drug.