核反应中反冲粒子运动和出射粒子的最佳角

从核反应的Q方程出发，讨论了反冲粒子的运动特点和出射粒子最佳角存在的条件．计算出最佳角的位置与入射粒子能量之间的关系．     

具有空间反应的多孔单炭粒燃烧数学模型

本文提出了具有空间反应的多孔单炭粒燃烧的数学模型，该模型的计算的结果与实验值基本相符。研究结果表明，在炭粒烯烧过程中，由于ＣＯ的产生和燃烧，在其外围形成一个氧气扩散的附加阻力，该附加阻力对于炭粒的燃烧有显著的影响     

Fe3O4水基磁流体的制备与研究

采用水热法制备了水基Fe3O4磁流体，利用X衍射仪和透射电镜对磁粒子的组成、结构及粒径进行了分析，利用古埃磁天平研究了磁流体的饱和磁化强度和超顺磁性，研究了反应时间、温度、表面活性剂等主要工艺参数对磁流体性能的影响。实验结果表明：采用水热法，Fe^2＋：Fe^3＋的比值为1．0，水热反应温度为160℃，反应时间为6h，采用油酸钠和十二烷基苯磺酸钠混合表面活性剂，在适宜的时间加入，配合机械搅拌和超声分散可以制备出性能较好的水基Fe3O4磁流体。     

脂肪族水性聚氨酯乳液的研究

采用内乳化法以聚酯多元醇、异佛尔酮二异氰酸酯（IPDI）和二羟甲基丙酸（DMPA）合成了水性聚氨酯乳液。研究了NCO／OH摩尔比对水性聚氨酯粒子尺寸、胶膜耐水性、乳液的电解质稳定性、胶膜的机械性能的影响。制备了稳定的水性聚氨酯乳液。     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

蛋白质-纳米粒子薄膜电极的电化学进展

简要介绍蛋白质一纳米粒子薄膜电极的电化学与电催化研究的新进展。纳米粒子能够把自己近距离地固定在蛋白质的活性中心，提供直接、非媒介体的电子转移，大大增强了其电流响应和催化活性，可能比其他的方法更具有潜在的优势。     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.