优化反向传播神经网络的自适应遗传算法

探讨了用遗传算法优化反向传播神经网络的问题。通过对不同遗传操作的分析和改进,提出了一种能有效进行局部搜索和全局搜索的自适应遗传算法。计算结果表明,该算法能快速地求出问题的全局最优解,且具有较好的计算精度。     

单一颗粒流分形模型及有效热导率计算

首次提出了颗粒流中粒子的分形模型，得到粒子在不同分维下的分形分布，并和麦克斯韦分布进行比较，分析了两种分布产生差异的物理机制．在此基础上研究了单一颗粒流的有效热导率，得到其解析表达式，并分析了有效热导率随粒子温度、粒子分维的变化规律．     

多目标混流装配计划排序问题

在总结混流装配线排序问题的优化目标基础上,给出了一种混流装配线排序多目标优化模型.采用一种染色体映射的策略,有效地解决了遗传算法中染色体变化后难以保证主生产计划约束的问题.对比计算的结果表明:多目标计划排序不仅能有效保证基于生产负荷平衡的目标和基于物流平顺化的目标的要求,同时还能减少装配中品种切换频繁的问题.     

被动区深搅桩加固对地铁深基坑变形的影响

采用土体卸载条件下的HS(hardening-soil)有限元模型,分析了被动区加固对地铁换乘站深基坑变形的影响.结果表明:深搅加固对墙体侧向位移的影响随深度增加而增大,可以最终减小墙体侧向位移达27%左右;在临近墙体局部范围内抑制坑底隆起效果显著,抑制隆起量最多超过50%;对墙背土体沉降抑制不显著,局部降低15%左右,在墙背局部范围内对土体侧向位移影响不明显.因此,根据不同地质条件和基坑变形控制要求,选择合理的加固形式使加固土体达到设计强度,既能保证基坑安全和环境影响的要求,又能节省造价.     

Recovery of learning and memory is associated with chromatin remodelling

Neurodegenerative diseases of the central nervous system are often associated with impaired learning and memory, eventually leading to dementia. An important aspect in pre-clinical research is the exploration of strategies to re-establish learning ability and access to long-term memories. By using a mouse model that allows temporally and spatially restricted induction of neuronal loss, we show here that environmental enrichment reinstated learning behaviour and re-established access to long-term memories after significant brain atrophy and neuronal loss had already occurred. Environmental enrichment correlated with chromatin modifications (increased histone-tail acetylation). Moreover, increased histone acetylation by inhibitors of histone deacetylases induced sprouting of dendrites, an increased number of synapses, and reinstated learning behaviour and access to long-term memories. These data suggest that inhibition of histone deacetylases might be a suitable therapeutic avenue for neurodegenerative diseases associated with learning and memory impairment, and raises the possibility of recovery of long-term memories in patients with dementia.     

Growth mechanisms of Ag and Cu nanodendrites via Galvanic replacement reactions

Dendritic silver and copper crystals were produced via Galvanic replacement reactions on zinc and aluminum plates, respectively. The growth orientations of these metals were determined using electron microscopy. The results showed that a fast crystal growth associated with a high concentration of metal cations led to kinetically controlled growth along the <112> axes of the cubic close-packed structures. However, a slow growth rate resulted in thermodynamically controlled growth along the ...     

基于参数化建模方法的复合式盾构机刀盘力学性能分析与结构优化

刀盘是盾构机的核心部件之一,合理的刀盘结构设计是安全高效掘进的基础。为了快速高效建立刀盘有限元模型并分析其力学性能,采用基于APDL（ANSYS parametric design language）命令流开发的参数化建模方法,建立了某型号复合式盾构机刀盘的数字模型。对刀盘施加极限工况下的推力和扭矩,通过静力学分析得到了刀盘的应力分布和变形分布,确定了最大应力和最大变形位置,校核了刀盘的静强度和静刚度。进一步以刀盘总质量为优化目标,以刀盘强度和刚度为约束条件建立了基于参数化建模的刀盘结构优化方法,提出了刀盘结构优化流程。通过参数敏感性分析确定了刀盘优化参数,探究相关参数对刀盘强度和刚度的影响。对复合式盾构机刀盘的关键参数进行优化。结果表明：优化后刀盘的最大应力降低了12%,最大变形降低了20%,质量减轻了119 kg。因此,基于参数化建模的优化方法可以提供刀盘的强度与刚度,并同时降低刀盘质量。研究成果可为后续多目标刀盘结构优化提供参考。     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

基于速度障碍法的无人机避障与航迹恢复策略

针对在融合空域内,面临复杂障碍物时无人机飞行冲突解脱和航迹恢复问题,在速度障碍法的基础上提出了一种几何优化方法,并对这个问题进行了严格的数学描述。首先，根据无人机与障碍物之间的相对位置和速度关系,基于航迹预推模型确定其冲突类型,以及是否满足各解脱策略的条件。然后，选取相应的解脱策略。待冲突解脱完成后,无人机恢复至原飞行航线。之后，通过几何分析与理论推导证明该模型能够有效解决飞行冲突,并且给出了具体的冲突解脱和航迹恢复的时间。最后，在仿真中,所提方法根据不同场景自主选择冲突解脱策略,结果显示该方法简单高效。     

简析Lyapunov函数40例

在神经网络的研究中,建立能量函数(即Lyapunov函数)是极为重要的一步,因为系统的能量函数一旦被确定,则相应的系统动力学方程和状态变量的变化规律也就随之确定。本文对所见到的40余种Lyapunov函数作出简要分析,并总结出了一些规律。