基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

求解货物在线装箱问题的融合算法

实现集装箱的自动码放规划对于提高装箱容积率、提高经济效益具有重要意义.针对货物在线码放过程中存在的多种实际约束,提出一种由在线极值点(online improved extreme point,IE)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)算法结合的在线融合码放(IES)算法,考虑货物尺寸约束,质量约束与装载顺序约束设定多种码放规则以及优化函数,对IE算法中角点坐标序列进行实时迭代更新,并将该角点序列作为初始解序列,基于模拟退火优越的局部搜索能力以及算法的灵活性,两者融合来寻求全局最优角点解坐标.实验结果表明IES算法平均容积率达到89.17％,相比IE算法提高10.34％,证明IES算法在强异构货物实时码放和提高集装箱容积率方面有较好效果.该算法提高了三维装箱算法的工程性,为实现集装箱货物的自动码放创造了必要条件.     

基于残差神经网络的转子焊点图像检测方法

针对微型电机转子焊点检测费时费力且准确率低的问题,提出一种基于残差神经网络的转子焊点检测方法。首先运用网络预训练的方法加速网络训练,提高模型准确率;然后在网络中引入批量归一化,避免出现梯度消失;最后对图像进行数据增强,减少过拟合现象。实验表明,与K最近邻(KNN)等经典算法相比,该算法在测试集上的准确率达到91.5%,与工人检测的速度相比提高了3.5倍,具有很好的识别效果。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

转子流道倾斜式的外驱旋转压能交换器性能研究

为提高外驱式旋转压能交换器性能，设计了转子流道倾斜式的外驱式旋转压能交换器，以能量回收效率和体积混合率为性能指标，利用商业CFD软件Fluent对模型求解计算，并与直流道外驱式旋转压能交换器模拟数据对比分析。结果表明，处理量相等的情况下，能量回收效率和体积混合率均随转子转速的升高而降低；同一转速下，转子倾斜角度改变，能量回收效率变化不超过0.04%，而对体积混合率有明显影响。研究结果对于提高外驱式旋转压能交换器设备性能具有一定指导意义。     

转子流道倾斜式的外驱旋转压能交换器性能研究

为提高外驱式旋转压能交换器性能，设计了转子流道倾斜式的外驱式旋转压能交换器，以能量回收效率和体积混合率为性能指标，利用商业CFD软件Fluent对模型求解计算，并与直流道外驱式旋转压能交换器模拟数据对比分析。结果表明，处理量相等的情况下，能量回收效率和体积混合率均随转子转速的升高而降低；同一转速下，转子倾斜角度改变，能量回收效率变化不超过0.04%，而对体积混合率有明显影响。研究结果对于提高外驱式旋转压能交换器设备性能具有一定指导意义。     

马尔科夫决策过程下含可再生能源的实时电价策略

运用马尔科夫决策过程表示用户调度各种类型家电和可再生能源发电量的不确定性，提出了一种新的用户福利最大化模型。为平衡用户用电效用（表示用户使用购买到的电力之后的满意程度）和支付成本之间的关系，引入权重因子作为未知变量。运用改进的模拟退火算法求解该模型并得到最优权重值。最后，仿真结果验证了模型的合理性和算法的可行性，可以指导用户进行能源优化配置和家电用电调度，以达到用户侧总体利益最大化的目标。     

模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用

鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足，提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法，该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理，对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化，以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明，所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中，并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高，而且迭代速度也较快，具有较强的工程实用性.     

原花青素-介孔二氧化硅纳米颗粒复合体制备及释放研究

原花青素(proanthocyanidins,PC)是广泛存在于植物体内的一大类多酚化合物,具有较高抗氧化活性,广泛应用于食品、医药等领域。但是,其稳定性差导致生物利用率低,如能提高其稳定性将有助于拓展其应用范围。采用气溶胶法,以四乙氧基硅烷为二氧化硅前躯体,十六烷基三甲基溴铵作为模板,制备了一种单分散介孔二氧化硅纳米颗粒(mesoporous silica nanoparticles, MSNs)。采用浸渍法,将PC负载于MSNs中制备了PC-MSNs复合体,考察了温度、PC质量分数、处理时间和MSNs添加量对负载效果的影响,并通过模拟胃肠道条件,研究PC-MSNs的释放情况。实验结果表明,当MSNs为5mg/mL,PC质量分数为4mg/mL,变温交替处理程序为:30℃处理0.5h,然后4℃处理0.5h,此为一次变温刺激,重复两次,在此条件下,负载量最高,每克MSNs中可负载512mg PC。根据Brunauer-Emmett-Teller分析方法得出,比表面积与孔容积明显下降,说明PC被成功负载进MSNs颗粒中。未负载的PC在小肠消化结束时只保留了50.2%,而将PC负载于MSNs体系,可使其少受胃酸破坏,到达小肠处释放,在小肠消化结束时保留了77.1%,说明MSNs可显著提高PC在小肠液中的含量,提高其生物利用率。     

模拟运输时间对芒果低温贮藏过程中生理与品质的影响

为探究不同运输时间对芒果后期低温贮藏过程中生理与品质的影响,依托振动台对芒果在转速180r/min下分别进行12、24、36h的模拟运输实验,研究运输后芒果在13℃下贮藏20d的过程中,水分分布、自由水含量、失重率、可滴定酸含量、维生素C含量、呼吸强度、果胶酯酶(PME)含量、多聚半乳糖醛酸酶(PG)含量的变化。结果表明,运输振动使芒果出现了不同程度的瘀伤现象,加速了芒果水分的流失,显著提高了失水率和呼吸峰值,PME和PG含量保持在较高水平,可滴定酸与维生素C损失更多。模拟运输时间越长,对芒果生理与品质的影响也越大。运输中的振动会使芒果代谢加快,加速贮藏过程的品质下降,模拟运输时间24h及以下的运输组对芒果的损伤在可接受范围,而36h运输组则对芒果产生了更多的不可逆伤害。