靶丸制造技术及制造材料进展与成果

2007中日双边靶材料研讨会（2007 China—Japan Bilateral Workshop on Target Materials）于2007年7月28日～8月1日在南京召开。会议由东南大学主办，日本大阪大学激光工程研究所和中国工程物理研究院协办。共有20名代表出席了会议，其中日方代表9名。本次会议共收到论文23篇。会议以核靶材料为主题，为每个参会者提供了最新的中日两国在靶丸制造技术及制造材料方面的研究信息，会议讨论的范围覆盖了激光等离子靶等11个方面。内容包括：①激光等离子靶；②低密度材料；③胶囊的制备与应用；④低温靶材料；⑤能量转换材料；⑥纳米材料；⑦表面修饰及纳米组装；⑧光功能材料；⑨电化学；⑩靶注入与跟踪；（11）其他。     

500AMeV^56Fe＋Em相互作用中产生的靶核碎片研究

高能核一核碰撞中靶核和射弹核的碎片分布，是研究核碎裂机制的重要方面．通过对500AMeV^56e与原子核乳胶相互作用产生的靶核碎片的角分布的测量，可以发现重靶AgBr的黑粒子的发射角关于90°方向近似对称，即表明在90°方向存在侧向流．我们知道黑粒子是从激发的剩余靶核蒸发出来的，从流体力学模型的角度上来看，侧向流产生原因可能是弹核旁观体的弹出与弹核参加者产生侧向集体流造成了靶核旁观体向相反方向运动，从而在接近90°的方向上产生靶核碎片集体流．     

500 A MeV56Fe+Em相互作用中产生的靶核碎片研究

高能核一核碰撞中靶核和射弹核的碎片分布，是研究核碎裂机制的重要方面．通过对500AMeV^56e与原子核乳胶相互作用产生的靶核碎片的角分布的测量，可以发现重靶AgBr的黑粒子的发射角关于90°方向近似对称，即表明在90°方向存在侧向流．我们知道黑粒子是从激发的剩余靶核蒸发出来的，从流体力学模型的角度上来看，侧向流产生原因可能是弹核旁观体的弹出与弹核参加者产生侧向集体流造成了靶核旁观体向相反方向运动，从而在接近90°的方向上产生靶核碎片集体流．     

粒度分布具有分形特征的非均匀颗粒流的有效热导率理论研究

根据稠密气体运动学理论，在近平衡条件下，得到粒度分布具有分形特征的非均匀颗粒流系统的速度几率分布函数．研究了低浓度的非均匀颗粒流中颗粒与流体之间因颗粒的随机运动而产生的有效热传导；理论推导了其有效热导率；讨论了系统各参数对有效热导率的影响；并将研究结果与单一颗粒流和两组分的混合颗粒流的有效热导率理论结果进行了比较，结果表明，本文的理论结果更具有一般性、包含了已有的理论结果．     

偏置判别SVM预测microRNA靶基因

针对靶基因样本数据不平衡导致阳性样本预测准确率较低的问题,提出基于SVM的靶基因预测算法,即偏置判别SVM。算法选取高质量的数据集和最优特征集作为输入,在经验特征空间中以偏置判别分析准则为核优化目标函数,使用核保角变换的方法逐步优化核矩阵,用最优核矩阵构造偏置判别SVM,以解决靶基因数据不平衡对预测造成的影响。对比实验分析表明,提出的偏置判别SVM算法具有更高的特异度、敏感度和预测精度。同时,偏置判别SVM具有更强的泛化能力,鲁棒性更好。     

激光靶冲量形成及实验研究

文中分析了激光与靶表面相互作用过程中表面压力的产生和靶冲量的形成，并应用靶摆偏移技术，测量脉宽１５ｎｓ的低能量、高功率ＹＡＧ激光作用于不同材料靶表面的位移，获得了不同作用条件下的冲量以及冲量耦合系数。     

采用多准则决策分析的高功率微波源多目标优化设计

为解决高功率微波源优化设计难度较大的问题，将多准则决策分析方法、遗传算法和全电磁粒子模拟软件UNIPIC相结合，提出了一种适于高功率微波源的多目标优化设计方法FSAWS-GA。通过对待优化器件的结构参数进行浮点编码生成种群个体，利用多准则决策分析方法中的主观目标和客观目标评价算法实现个体适应度评价，基于遗传算法实现种群进化，达到高功率微波源多目标优化设计的目的。对比测试结果表明：FSAWS-GA算法较传统单目标遗传优化算法，对高功率微波源优化有更好的适应性，能够优化出多性能指标均符合设计要求的器件结构。利用FSAWS-GA对一种Ka波段的相对论返波管进行了结构优化测试，得到了输出功率为0.642 GW、工作频率为26.68 GHz、频率纯度为0.09、电子通过率为86.72%、能量转换效率为15.6%的新型器件结构。新型器件结构在确保多项性能指标均满足设计要求的前提下，输出功率较原器件提高了210.1%,验证了利用FSAWS-GA算法实现高功率微波源多目标优化设计的可行性。     

非规则颗粒与滚筒球磨机相互作用的离散元–有限元耦合分析

非规则颗粒形态显著影响球磨机中颗粒材料的运动行为，同时对球磨机结构产生不同的力学响应。采用超二次曲面方程描述非规则颗粒材料，并发展了离散元（discrete element method,DEM）–有限元（finite element method, FEM）耦合算法以分析非规则颗粒材料与滚筒球磨机间的相互作用。在该算法中，滚筒球磨机被划分为一系列四边形单元，并且超二次曲面颗粒与球磨机间的接触判断可转化为超二次曲面颗粒与四边形单元间的接触判断。将计算得到的碰撞力向节点插值，该节点力作为载荷条件在有限元中进行隐式动力学求解，并通过求解颗粒运动方程和有限元动力方程实现颗粒运动更新和结构力学响应分析。进一步分析了滚筒球磨机中球体、圆柱体和立方体颗粒材料的运动行为以及滚筒球磨机的变形及应力分布规律。研究结果表明：颗粒形状显著影响球磨机研磨效果和球磨机结构位移；立方体颗粒具有最好的研磨效果，而圆柱体颗粒比球体颗粒具有更好的研磨效果；在结构位移上，立方体颗粒有最大的峰值位移，其次是圆柱体和球体颗粒；相比于规则的球体颗粒，超二次曲面颗粒有不规则的表面形状，这会导致更好的研磨效果和更大的结构位移。     

颗粒粒径对流态化还原铁矿粉黏结失流的影响

采用热态可视化流化床装置，在一定表观气速条件下，研究1073 K温度时不同粒级铁矿粉的黏结失流。根据对黏结失流影响程度的不同，可将矿粉颗粒分为三个粒径区间：中性气氛升温过程中失流的小粒径颗粒；还原至较低金属化率发生失流的中间粒径颗粒；还原至高金属化率也不发生失流的大粒径颗粒。分别对他们不同的影响机理进行了分析。研究还发现在正常流化条件下，随着矿粉颗粒粒径的增大，还原失流后床层的膨胀幅度会减小。     

土的室内平面应变试验的颗粒流模拟

作为颗粒理论实际应用的前期可行性研究，针对具有凝聚力和无凝聚力的两类典型的内摩擦地质材料粘性土与砂土进行了材料试样室内平面应变试验结果的颗粒流PFC^2D仿真。对比研究表明利用颗粒流理论所建立起来的PFC^2D数值仿真试验模型是能通过改变计算模型中颗粒单元的性质，以及颗粒集合体的级配特征等给出与真实材料土工试验类似的本构行为的。这种可行性最根本的意义在于基于颗粒流理论的数值仿真试验能够突破常规土工试验在仪器设备能力及试验条件上的局限性，对实验土样的本构行为作出理论方面的某种预测。此外针对颗粒流仿真试样的细观力学特征与物理试样宏观力学响应之间的关系进行了参数研究，并揭示了一些规律。这些工作对颗粒流理论在岩土工程实际应用方面的研究和开发有一定的参考价值。     

基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化

为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm, GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm, GA)、萤火虫算法(firefly algorithm, FA)和粒子群(particle swarm algorithm, PSO)优化算法进行对比。结果表明：运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2 016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。     

功率参数对超音速等离子制备高铝铜合金涂层组织的影响

以高铝铜合金Cu-14％Al-X粉体为研究材料,采用DH-2080型超音速等离子设备将粒度-150～+280目的合金粉体喷涂到45#钢基体表面制备涂层,研究不同功率参数对制备的涂层组织结构的影响.结果发现:较低的功率不能使粉体完全软化熔流,制备的涂层组织疏松,较高的功率(52.50 kW)能使喷涂粒子获得足够的能量,在撞击工件表面时完全达到熔流状态,各流延扩展的粒子间搭接、混流充分,形成致密的网状结构涂层表面,纵向组织层流结构明显,层流片之间结合紧密.涂层微观缺陷分析表明,致密的涂层大大降低了涂层的微观缺陷.EMPA分析表明,涂层主要发生Al元素的氧化,但整体上能够基本保持材料的原有相结构特征.     

电力系统潮流并行算法的研究进展

随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用 ,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。该文首先简要介绍了电力系统的潮流计算模型及基本算法 ,分析了算法中存在的困难。然后分析了 4类较重要的电力系统潮流并行算法 :分块法、多重因子化法、稀疏矢量法和逆矩阵法 ,同时讨论了这 4种潮流并行算法的基本原理和实用效果 ,比较了各种并行算法的优点和局限性 ,并指出基于集群系统的粗粒度区域分解潮流并行算法最具发展潜力。     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

大功率LED灯具研究进展

发光二极管(LED)作为新一代的光源,具有寿命长、转换效率高、节能环保等优良特性,然而目前的大功率白光LED受到转换效率低和可靠性差等问题的制约。从荧光材料、封装技术、散热技术、驱动电源4个方面入手,对当前大功率LED的研究进展和未来研究方法进行评述。     

基于免疫粒子群混合优化算法的混合电梯群控系统新型派梯策略

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）具有模型简单,收敛的快速性和在连续系统中应用的优势,但存在着进化的后期收敛速度变慢,易陷入局部值的缺点。人工免疫 (Artificial Immune, AI) 优化算法利用人工免疫系统抗体多样性的机理和克隆选择算子搜索抗体群,具有很强的全局寻优能力,可以弥补粒子群算法的缺点。结合这两种算法的优缺点,提出了免疫粒子群 (Immune PSO, IPSO) 混合优化算法,并应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化,取得了良好的效果。与人工免疫优化算法、粒子群算法分别进行比较,显示出免疫粒子群混合优化算法在优化派梯方案的优越性。文章的结尾展望了今后工作的研究重点和发展趋势。     

遗传算法在电力电子电路控制参数优化中的应用

本文综述了遗传算法在电力电子电路控制参数中各个方面的应用情况,主要包括PWM控制参数优化、SHEPWM参数优化、交流斩波控制参数优化以及遗传算法与其他方法相结合的应用,详细分析了各种应用的核心问题,为遗传算法在电力电子电路控制参数中的进一步应用研究与实现提供一定理论依据。     

基于遗传支持向量机流量软测量研究

针对中国石油宁夏石化公司离心式CO2压缩机四段出口动态流量准确测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量,实现了基于支持向量机的软测量技术对流量的间接测量．应用遗传算法对支持向量机的参数进行了优化,并将参数优化后的支持向量机得到的体积流量软测量模型的预测效果与实际测量值进行了对比,取得了良好的效果．     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.