桁架结构拓扑优化设计的模拟退火算法

研究了平面桁架结构拓扑优化设计的模拟退火算法．构造了一个双重控制Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ准则处理应力约束,提出了一个基于力平衡的启发式准则,以实现优化过程中单元的自动增删．算例表明,该方法能够克服桁架结构拓扑优化中因存在非凸星形可行域而造成的拓扑优化求解困难．     

胜坨油田二区沙河街组二段三角洲储层微观特征

胜坨油田二区沙河街组二段（Ｅｓ２）三角洲储层以下中细砂岩,粉砂岩为主,储层的埋藏深浅,成岩作用较弱,常见压实,胶结和溶解作用,粘土矿物的转化作用也较普遍,属于早成岩期的Ｂ亚期。储层的粒间孔隙发育,以中孔中细喉结构为主,孔喉参数变化范围较大,储层成岩和孔隙结构的非均质性较强,注水开发加大了不同相带的砂体成岩和孔隙结构的差异,进一步增强了储层的非均质性。     

退火条件对LDPE空间电荷特性的影响研究

使用冷却速率不同的3种退火方法制备了不同微观形态的LDPE薄膜,对薄膜试品进行了显微观测,并运用傅立叶红外分析对3种试品的结晶度进行了比较,同时使用PEA空间电荷测量技术对不同电场下这3种试品的空间电荷分布进行了观测,并基于结晶度和微观形态对LDPE空间电荷特性做了讨论.研究结果表明施加电场撤压后,高速冷却试品比低速冷却试品和正常冷却试品积聚更多的空间电荷,而随着撤压时间的增加,低速冷却试品中积聚的空间电荷衰减得最快.     

双机架热轧中厚板轧机负荷分配的工艺优化研究

介绍了一种适用于中厚板双机架轧机负荷分配的优化方法，并采用Visual Basic 6．0软件编制成应用程序。该方法以轧制力和轧制周期为目标函数，采用一维搜索法进行迭代计算，可以得到实用的轧制规程。其优化轧制规程在生产上应用效果良好，提高了生产能力。     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.     

单层有机发光二极管中电场与载流子密度的分布

建立了单层 (有机发光二极管 )中载流子注入、输运和复合的理论模型 ,通过求解非线性Painleve方程得到了电场强度随坐标变化的解析函数关系式 ,计算并讨论了载流子迁移率对电场强度、载流子密度等的影响。结果表明 :空间电荷分布不均匀造成了电场强度的不均匀分布。当在器件中占主导地位的载流子具有较低的迁移率或少数载流子具有较高的迁移率时 ,有利于载流子的输运与复合 ,发光性能可得到较大提高。     

高温高压和不同氧逸度控制下单晶橄榄石电导率的实验研究

在1.0-4.0 GPa,1123-1473 K和控制氧逸度(Ni NiO,Fe Fe3O4,Fe FeO和Mo MoO2等4种氧缓冲剂)的条件下,借助YJ-3000t紧装式六面顶高温高压设备和Sarltron-1260阻抗/增益-相位分析仪,就位测定了橄榄石的电导率.实验结果表明:(1)在测定的频率范围(103106Hz),样品的电导率对频率具有很强的依赖性;(2)随着温度(T)升高,电导率(σ)增大,lgσ与1/T之间符合Arrhenius关系;(3)在Fe Fe3O4氧缓冲条件下,随着压力升高,电导率降低,而活化焓和指前因子增大,并给出样品的活化能和活化体积分别为(1.25±0.08)eV和(0.105±0.025)cm3·mol-1;(4)在给定的压力和温度下,随着氧逸度增加,电导率增大,活化焓降低;(5)小极化子导电机制可为橄榄石在高温高压下的导电行为提供合理的解释.     

基于Web的考试系统设计及其技术实现

讨论了基于Web的考试系统的主要功能及其设计方案,分析了在线考试系统的相关技术,指出了该系统能较好地解决远程教育中的考试问题,真正实现无纸化的在线考试,具有较强的应用价值.     

以农业信息化促山西省农市寸全面小康建设

介绍了农业信息化和农村全面小康建设的基本概念，阐述了实施农业信息化的深远意义，分析了山西省农业发展的现状，提出了山西省农业信息化发展策略。     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．