动节点对自适应接触边界元法

Kamiya提出的弹性接触问题边界元分离解法和申光宪、陈一鸣、刘德义等引入最优罚因子的边界元分离解法，关于计算中接触状态的判别比较模糊，所得接触区与真实接触区相差很大。对此，本文进行了严密的分析，提出一种新的动节点对自适应分离接触迭代判别方法及实现方案并详细描述了数据结构，同时，还编制了自适应动节点对分离接触迭代方法的边界元程序(2-DECPAOBEM)，证实了本文新方案、算法的有效性，从而获得更精确的真实接触区及边界元解。     

光纤Bragg光栅横向负载敏感特性的实验研究

对光纤Bragg光栅的横向负载敏感特性进行了实验研究 .利用光纤中的应力双折射效应 ,使光纤光栅横向受压 ,产生谐振波长分裂 .通过实验研究得到了良好的谐振波长分裂与横向负载的关系曲线 ;在此基础上 ,进行了波长寻址的多点横向负载分布测量的初步探索 ,完成了两光栅同时传感的实验研究 .     

基于相关矩阵对角化和遗传算法的盲源分离法

提出了一种新的基于相关矩阵对角化的代价函数作为衡量输出信号独立性的测度。为了扩大搜索空间,降低各信源之间的互相关性,将代价函数进行了非线性变换。还提出了利用实数编码的遗传算法对代价函数进行最优化搜索,以克服传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛的缺点。此方法不仅适用于平稳或非平稳信号,而且还可用于瞬时或卷积混和模型的盲源分离问题。仿真实验表明,该算法具有快速收敛性能和高精确度等优点,能够大大提高分离后的输出信噪比。     

一种非平稳卷积混合信号的自适应盲分离算法

基于多时延解相关准则并利用自然梯度原则推导出一种非平稳信号在卷积混合情况下的自适应盲分离算法，仅通过对有限个观测时延样本的相关矩阵进行Frobenius范教最小化运算得到分离矩阵，算法计算量低，可实现信号连续处理，适用于在线运算。仿真结果表明算法仅需较低的分离滤波器长度和少量的时延样本即可获得良好的分离性能。     

航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

公用管网接入定价研究

基于公用管网的垄断特性,分析了纵向一体化与纵向结构分离两种公用管网接入定价类型的特点、适用条件及其在我国的应用,并基于拉姆塞原则,构建了两种类型的接入定价模型,在此基础上,从下游市场势力、禁止基于用户身份的价格歧视及下游用户之间和最终消费者之间的竞争性等方面对接入定价的影响因素进行了探讨.     

铜钼浮选分离中硫化钠的消耗机理

针对铜钼浮选分离生产过程中,往往存在着硫化钠抑制剂消耗量过大、生产成本过高的现象,使用硫离子选择电极动态监测不同条件下硫化钠溶液中硫离子电位,来初步研究硫化钠大量消耗的机理.结果表明:铜钼浮选分离过程中,空气的鼓入和矿浆的未加温处理会增加硫化钠的氧化消耗,是硫化钠消耗量大的原因之一.浮选矿浆中的矿物(如辉钼矿、黄铜矿和黄铁矿)有着催化硫化钠氧化分解的作用,加上矿物本身对硫化钠的吸附作用,是造成铜钼浮选分离过程中硫化钠大量消耗的又一原因.此外,矿浆中溶出的少量金属阳离子(如Cu²⁺和Fe³⁺)对硫化钠的氧化分解也有一定作用,进一步加剧了硫化钠的消耗.     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

微纳流体样品片上分离技术

基于微流控技术的细胞或颗粒分离是样品前处理中的一个重要步骤,近些年在生物和化学分析中引起了极大关注,随着微纳米加工技术的发展,分离技术在片上实验室系统的微环境应用中得到快速发展.基于微流体细胞或颗粒的分选技术具有很多优点,包括减少了样品量、加速了样品处理速度、高灵敏度、高空间分辨率、成本低以及便携性等.本文介绍了当前最先进的基于连续微流体细胞或颗粒分选技术,从被动式与主动式分离两方面的典型实例详细阐述了各种分选原理及其在细胞或微颗粒分选中的应用,讨论了这些技术的主要指标,如分选标记、分辨率、效率以及处理量,同时讨论了各类在微流体下的微分离方法存在的缺点.微尺度下高效的微分离技术在实现片上实验室、现场微分析设备和家庭诊断中将会起着越来越重要的作用,引起了众多学者们的研究兴趣,能够促进微分离与检测和信号读取等集成于一体,形成一个便携式的诊疗设备.     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。