基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

显微／望远两用镜光学系统设计

设计了一种新型的显微／望远两用镜,讨论了此两用镜的光学系统设计方法案和光学系统设计方案和光学系统各结构参数,对所得的象差曲线结果进行了分析,给了一个此光学系统的结构参数实例和产品外形轮廓。     

成组技术中面向对象的参数化模型

针对传统成组技术中的编码系统难以使用、编码不够精确和重用困难等问题,提出在成组技术中构造面向对象的参数化模型．该模型用类来描述零件簇,构成零件类的结构层次,生成零件描述的框架;用参数化方法从零件类实例化生成对象,以对象来表示具体的零件;查询时,以零件的特征和零件的具体参数来驱动,加速搜索的过程,并使结果更加精确;找到相同或相近零件对象后,在某个类层次上重用以前的设计．该模型的提出为成组技术的应用提供了新的途径．     

基于人工神经网络的岩土工程力学参数反分析

基于人工神经网络方法,建立了非线性力学反分析模型。用位移反求岩土工程计算中的邓肯参数,并以实例进行计算分析,结果表明此法适用于解决这类复杂非线性问题,稳定性好,有良好的适用性。     

关于含两参数的积分微分方程的奇异摄动

本文研究两个小参数的奇异摄动积分微分方程的边值问题εy"十μf(X,y,Ty）y'十g(x,y,Ty)=0Y(0)=A,y(1)=B其中和都是正的小参数,[Ty]（x）=ψ（x）＋∫0k（x,S）y（S）dS,k（x,S）在[0,1]*[0,1]上连续且非负,ψ（x）在［0,1］上连续。我们利用微分不等式方法证明了解的存在定理,并给出了解的估计。     

磨削加工中磨削参数的模糊优化设计

将磨削加工中磨削参数的选择转化为优化设计问题．以最高生产率为目标函数，考虑了各约束边界的模糊性，建立了优化磨削参数的数学模型，运用模糊优化设计方法确定磨削加工中最佳的磨削参数。     

激发极化法在找水中的应用

激发极化法(简称激电法)不受地形起伏及围岩电阻率不均匀性的影响。因此。利用激电法找水，特别是在山区找水受到了重视，并取得了良好的效果。介绍了激发极化现象和激电找水中的常用参数，给出了利用激电法找水的具体实例。     

红霉素发酵生产后期的调控研究

采用FUS-50L（A）生物反应器对红霉素发酵生产过程进行调控，在后期按优化方案向发酵液中补入混合物X，可使最终发酵液的生物效价和红霉素A组分的相对百分含量分别由对照样品的6089u／mL、81．16％提高至条件样品的8316u／mL、89．78％．同时，通过多尺度参数分析，阐明了红霉素发酵生产后期优化控制的重要性．