一种改进的光伏系统最大功率控制算法

为了提高太阳能发电效率,提出了一种新的太阳能最大功率跟踪方法。该改进算法由扰动观察法和二次插值法相结合进行最大功率点跟踪,利用二次插值法可以缩小搜索范围的特点,克服了扰动观察法在最大功率点附近产生的震荡现象,从而减小误判。通过MATLAB建模仿真的结果表明,改进算法能够快速地搜索到最大功率点,提高太阳能发电系统的稳定性。     

基于突变级数法的福州市某区土壤重金属污染综合评价

以福州市某区土壤为研究对象,采用突变级数法对福州市某区土壤重金属污染进行评价,依据主成分分析对评价因子进行选择,整个评价指标体系避免了人为确定权重的主观性.结果表明:福州市某区土壤重金属污染目前整体呈现一个较为良好的态势,但有部分地区处于"病态"状况.距离该区中心较近的西客站、李园天桥、远洋以及于山、东街口到靠近郊区的燎原、三角埕、鼓山等地的污染的综合隶属值呈递增的趋势,表明距离城市中心越近的土壤重金属污染越为严重.     

一种简化对称电磁模型的有效方法

本文提出了一种有效降低矩量法分析对称电磁模型计算复杂度的方法。通过对激励向量[ V]的分解和重组，使得几何对称结构具有对称的电流分布，从而只需对一部分电流进行求解，大大减少了未知量数目。数值仿真实例验证了所提出方法的有效性与精确性。     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.     

面向大规模信息可视化分析的空间优化交互方法

本文针对焦点上下文变形方法对大规模信息布局进行交互时,出现的焦点放大后更多的信息被压缩显示在更小的空间,整体布局被严重扭曲的问题,提出了一种空间优化交互方法.这种方法针对大规模信息的几何布局进行变形,扩大焦点区域分配的空间,所有节点在新分配的空间内按照原布局方法进行布局.变形过程中能消除点边交叉,变形后能清晰地保持大规模信息整体布局.将这种交互方法应用于大规模疫情传播的可视化布局中,实验效果表明,在保存清晰的整体布局同时放大关注区域,可以辅助用户更好地进行可视化分析.     

基于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型

本文给出一种梯形模糊数的距离,并基于这种距离,建立了关于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型.针对输入、输出和回归系数分别为实数和梯形模糊数的三种情形,进行了详细的研究与分析.最后,通过3个实例验证了所提模型的有效性.数据模拟结果表明我们的方法具有较好的拟合效果.     

冷轧带钢局部高点卷取过程起筋控制的建模与仿真

为了研究带钢局部高点卷取起筋的控制方法，利用三维弹塑性变形基本理论，并引入带钢塑性流动因子，建立了弹塑性卷取应力和起筋量模型.基于应力函数假设、S. Timoshenko最小功原理和伽辽金虚位移法建立了起筋带钢的应力场分布和可用于在线计算的起筋临界卷取张力设定模型.仿真结果表明：局部高点在径向累积叠加所引起的带钢张力不均匀分布和轴向压应力是导致带钢起筋的主要原因；起筋量随局部高点高度、卷径和卷取张力增加而增大，薄带钢比厚带钢起筋量增幅明显；临界卷取张力随卷径、带钢厚度和局部高点高度增大而减小.     

基于响应面设计的头孢他啶母液冷冻浓缩工艺优化

以头孢他啶母液为原料，采用悬浮结晶冷冻浓缩技术回收头孢他啶母液中的有效成分。在单因素试验数据基础上，以头孢他啶回收率为评价指标，应用Box-Behnken响应面设计对冷冻温度、冷冻时间以及搅拌速率3个提取条件进行3因素3水平回归分析，优化最佳提取条件。得出头孢他啶最佳回收工艺条件为：冷冻温度－7 ℃，冷冻时间3 h，搅拌速率20 r/min。验证实验结果表明，此条件下头孢他啶回收率达到93.15%。结合生产实际情况优选的悬浮结晶冷冻浓缩工艺稳定，为头孢他啶的后续研究提供了一定的参考。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

Structure design,controllable synthesis,and application of metalsemiconductor heterostructure nanoparticles

Metal-semiconductor heterostructure nanoparticles(NPs) have attracted much interest and extensively been investigated due to their promising potentials in the fields of catalysis,energy conversion and storage.Due to the synergistic effect and coupling effect between metal and semiconductor,designing and controlling the interface structure of metal-semiconductor NPs and understanding the structure-property relationship have great significance for optimizing their physicochemical performances.Metal NPs coupled with semiconductors forming several kinds of interface structures,including core-shell,yolk-shell,Janus and oligomer-like structures are summarized in this review.The controllable synthesis methods to obtain metal-semiconductor heterostructure NPs with fantastic properties are presented in detail.Moreover,the structure-property relationship and their applications in the fields of catalysis,energy conversion and storage are also exhibited.A brief outlook is given on the challenges and possible solutions in future development of metal-semiconductor NPs.