基于库存控制的需求量灰色预测

运用灰色动态GM模型，结合物流企业实例，根据历史出库量数据对基于库存控制的市场需求量进行灰色建模、预测和检验．实验结果显示预测量曲线与实际出库量曲线拟合程度很高，证实了在有效辅助库存控制管理的需求量预测中运用灰色预测模型和方法的可行性和优越性．     

分布式模型访问决策支持系统的UML静态建模

统一建模语言UML(Unifled Modeling Language)是面向对象软件开发方法的重要技术．在介绍UML的基础上，以基于C／S模式下的分布式DSS模型库管理系统系统的建模作为实际例子，描述了通过UML来进行静态建模的详细过程．     

沥青与酚醛树脂质炭的结构与性能研究

本文研究不同酚醛树脂质炭、不同溶剂溶树脂炭以及沥青—树脂复合炭的结构与性能;探讨了炭结构与抗氧化性之间的关系。研究结果表明,树脂炭的抗氧化性主要取决于炭的显微结构。而对于树脂—沥青复合炭而言,具有流动—镶嵌状结构的炭具有较好的抗氧化性能。     

大学生的认知方式与化学基础课教学策略

论文在测试大学生认知方式的基础上,分析了大学生认知方式的差异.并结合场依存性和独立性认知方式的特点阐述了在化学基础课教学中提高学生基本素质的教学策略.     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

α-Al2O3微粉对镁质浇注料性能的影响

研究α-Al2O3微粉加入量对钢包渣线用镁铝质浇注料线变化率、显气孔率、耐压强度和抗渣性能的影响,借助EDAX分析,探讨了浇注料的渣蚀机理。结果表明,随着α-Al2O3质量分数的增加,经1000℃×3h热处理后,浇注料的线变化率逐渐增大,显气孔率增加,耐压强度提高;经1600℃×3h热处理后,浇注料的线变化率逐渐增加,显气孔率稍有减小,耐压强度逐渐降低,但当α-Al2O3质量分数大于10%后,浇注料的耐压强度增加;随着α-Al2O3质量分数的增加,浇注料渗透指数逐渐减小,但侵蚀指数明显增大。镁铝质浇注料的性能变化主要与材料的组成和显微结构相关。     

Al2O3-SiC复相陶瓷凝胶注模成型工艺因素的研究

研究了凝胶注模成型的各种工艺因素对Al2O3-SiC复相陶瓷悬浮体的黏度和固化时间的影响。结果表明：控制溶液的pH值为7～8时，采用2％（wB）的ADS1分散剂，可制备出固相体积分数为60％，黏度为640mPa·s的悬浮体；随成型温度的升高，悬浮体的固化时间逐渐缩短；随着引发剂尤其是催化剂加入量的增加，悬浮体的固化时间明显缩短。     

二氧化钛涂层/钢的摩擦磨损性能

在室温下对二氧化钛涂层/GCr15钢、20Cr钢/GCr15钢进行了油润滑情况下的球盘式摩擦磨损试验.研究了速度、载荷等外部因素对摩擦系数、磨损率等的影响.结果表明,涂层的显微硬度(HV)基本维持在685,气孔率很低,具有较高的致密性和较好的加工性能,可以更好地满足耐磨工艺的需要;TiO2涂层/GCr15钢摩擦副在试验条件下抗磨损性能优于20Cr钢/GCr15钢.     

紫外分光光度法-人工神经网络在4种嘌呤同时测定中的应用

将紫外分光光度法与人工神经网络相结合， 在波长200～300　nm不经分离同时测定腺嘌呤、 黄嘌呤、 次黄嘌呤和鸟嘌呤的混合物. 讨论了pH值对体系的影响， 并对网络参数进行选定. 方法简便、 快速， 相对标准偏差小于3.7%.     

集成粒子群优化算法在电网规划中的应用

电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。