合理垂直烧结速度的研究

通过考查气流速度的变化研究垂直烧结速度随烧结过程的变化规律。结果表明:垂直烧结速度并非固定不变,而是随着烧结过程的逐步进行发生显著变化;点火保温后,随烧结物理化学反应的进行,燃烧带逐渐形成并变宽且产生过湿现象,导致料层的透气性显著变差,烧结速度显著下降,直至约25 min后过湿层完全消失,透气性变好,烧结速度迅速上升。根据垂直烧结速度变化规律,通过改变负压烧结,进行烧结速度优化实验,结果表明:在保持转鼓强度及成品率基本不变的情况下,将垂直烧结速度由20.08 mm/min提高到21.82 mm/min,利用系数由1.401 t/(m2-h)提高到1.587 t/(m2-h)。     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

原始地应力及力学参数的测定

本文根据孔壁应力解除法获得的量测应变,提出了采用最优化方法直接确定岩体的泊松比和原始地应力。实例表明,这样获得的原始地应力更符合实际——对应最小的量测残差。     

基于遗传算法的导弹稳定控制回路参数设计方法

本文利用遗传算法（ＧＡ）来优化设计控制系统参数。文中在简要阐述遗传算法的机理及实现的基础上，将遗传算法应用于Ｘ型导弹的弹上稳定回路的参数设计，仿真结果表明了所提方法的可行及有效性。     

分批加权优化的排课模型

本文介绍一种分批加权优化的高校排课模式．这一模式无需要使用探试方法，因此它优于一般采用的人工智能方法．     

动力总成悬置支架拓扑优化研究

采用结构拓扑优化方法,对动力总成悬置支架进行了优化.在最优拓扑结构的基础上进行结构修改后,一阶固有频率明显提高,而重量有所减小.从加强筋的优化结果来看,在平行于一阶弯曲振型方向上布置加强筋,可获得较好的效果.研究表明,在产品的概念设计阶段采用拓扑优化方法,能给产品的详细设计提供一个很好的基础.     

热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明： 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.     

生物学教学中的课堂情景优化策略

本文从教师的课堂管理策略、和谐的师生关系的建立和生物学中的美育教育素材的挖掘和利用等方面探讨生物学教学中如何创设和维护良好的课堂情景,提高生物学教学质量和促进学生良好的个性心理品质的形成.     

Finding global minima with a new dynamical evolutionary algorithm

A new dynamical evolutionary algorithm (DEA) based on the theory of statistical mechanics is presented. This algorithm is very different from the traditional evolutionary algorithm and the two novel features are the unique of selecting strategy and the determination of individuals that are selected to crossover and mutate. We use DEA to solve a lot of global optimization problems that are nonlinear, multimodal and multidimensional and obtain satisfactory results. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 60133010, NO. 60073043 and No. 700/1042) Biography: Zou Xiu-fen(1996-), female, Ph. D candidate, Associate professor, research direction: evolutionary computing, parallel computing.     

基于层面信息的路径优化

根据分层物体快速成型（LOM）中零件逐层累积的特点，从缩短加工时间、提高制件效率方面着手阐述了路径优化的必要性，针对LOM机的运动机理和软件数据结构，给出了扫描路径优化的原理，将图论中的便宜算法用于LOM机的扫描路径优化。