BFe30-1-1铁白铜熔铸过程中碳含量控制技术研究与实践

BFe30-1-1铁白铜用途重要且特殊,因而质量要求十分严格。铸锭的碳含量控制一直是熔铸生产中的难题。阐述了碳元素对BFe30-1-1铁白铜性能的影响,通过对碳元素来源及熔铸特性的分析研究,在熔铸工艺改进的同时,开发利用熔体精炼净化除杂新技术,有效解决控制铸锭碳含量难题。     

城市交通网多车类备用能力模型与算法

考虑城市混合交通中公交车流的特殊性而建立了最优信号控制下的多车类备用能力模型来研究不同车类交通流之间的相互作用及对路网备用能力的影响．设计了带极值扰动的简化粒子群求解算法（dsP-SO）,模型约束的处理采用边界附近不可行解部分保留的方式,给出的算例验证了该算法求解约束双层规划模型的有效性．研究结果表明,起--讫点（OD）总流量的增减不意味着该OD上所有车类流量都随之增减,设置适当的最小OD需求量乘子能确保各车类用户的利益不受损害．     

基于适应性均衡模型的CMAES约束优化算法

提出一种基于适应性均衡模型的协方差矩阵自适应进化策略(ATM-CMAES)用于求解约束优化问题。ATM-CMAES中的CMAES利用当前代最优子群与上一代分布均值之间的关系更新协方差矩阵来调整种群分布,将协方差矩阵秩1和秩μ2种更新机制相结合,克服了传统进化算法对种群大小的过分依赖;将ATM作为约束处理技术,针对群体不可行、半可行和可行这3种不同情形,采用不同的约束违反度与目标函数值之间的均衡机制来指导群体进化。对13个标准测试函数的实验结果表明:ATM-CMAES具有通用、稳健和高效性能。     

我国女子七项全能运动可持续性发展的影响因素分析

通过文献资料法、专家调查法、数理统计法等，比较与分析中外女子七项成绩的变化特点，从社会方面、训练方面和人员方面分析影响我国女子七项全能可持续发展的各种因素，提出了我国女子七项全能运动可持续性发展的建议：提高科学化训练水平；加快竞赛与商业运作的良性循环；加强后备力量的培养和输送；改革教练员选拔、上岗与建立奖励机制；改善训练环境；开拓新的技术理论和训练体系等。     

优化健美操教学模式对女大学生健身效应的研究

通过对女大学生参加传统教学模式和俱乐部教学模式下健美操课前后的体成分、形态及心理各项指标的测试与分析,探讨不同教学模式下对女大学生体质影响及健身效应.优化的俱乐部教学模式符合目前普通高校体育课程改革的要求及学生需求,学生的生理、心理等综合素质得到显著提高.     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.     

可替代封闭模式对生产数据的优化分析

传统算法通过对标准生产数据集进行可替代模式分析来指导和优化智能生产,在给定阀值较大时,会产生大量冗余的候选项集,占用大量内存和算法执行时间。该文基于利润参数提出一种可替代封闭模式挖掘算法ECPM,首先定义可替代规则对数据进行预处理,其次依据标准dNC-Sets(the difference of Node Code Sets)数据结构特性确定各模式的dNC-Sets结构及各模式间的关系,最后根据已证明的可替代封闭模式定理挖掘出最优解,获得产品最优部件组合。实验结果表明,对比META算法和MERIT算法,在标准生产数据集中,ECPM算法在执行时间和内存消耗方面均有性能提升。     

多车型多准则SUE模型及在通行费清分中的应用

为解决联网收费路网中因车辆行驶路径难以确定而给通行费清分带来的困难,考虑到通行费额与收费入出口点和车型有关这一事实,提出利用联网收费路网的入出口流量,通过建立多车型多准则的随机用户均衡SUE模型来计算路段流量,以实现通行费的清分,并根据部分路段实测的交通流量来调整模型中的校正系数．算例结果表明该方法实用有效,能够实现通行费的准确清分．     

扩展算法在频繁行为模式分析中的优化研究

对电子穿戴设备标准实时数据库进行频繁行为模式分析,主要通过多维度数据分析来获得更高的识别精度和识别效率.提出一种可扩展的频繁行为模式分析算法,先将采集数据转换为所定义的实体模式,对实体数据进行位置状态检测和时间转换的时空预处理;然后利用滑动窗口对时空预处理后的数据构建相似实体组,并过滤寿命周期过短的组来构建用户配置文件;最终实现模式分析识别.仿真结果表明,对比est Des+和Stream Mining两种算法,新算法能有效的提高频繁行为模式分析的识别精度和识别效率.     

路网联网收费位置与费率组合优化模型与算法

对经济欠发达、交通流量小的地区公路网联网收费现状的调查表明,如果对所有可收费的路段都实施收费,可能出现某些收费路段经营处于亏损状况。因此,在决策路网最优收费费率的同时,还需对路网最佳收费位置进行选择。研究如何利用双层规划模型来测算公路网联网收费位置与费率组合优化的问题具有现实意义,上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡配流模型,双层模型很好地兼顾了相关各方的利益。基于模型求解的复杂性和困难性,文中采用遗传-模拟退火的求解算法,算例表明用多车型的双层规划模型测算收费位置与费率的组合优化是合理有效的。