热型连铸工艺凝固过程的数值模拟

采用直接差分的方法对热型连铸工艺凝固过程的稳定温度场进行了模拟,绘制了热型连铸工艺凝固过程的温度曲线,分析了铸型出口温度、冷却条件、连铸速度和型内金属液温度对凝固温度曲线的影响．铸型出口温度、冷却条件、连铸速度依次为影响液固界面的主要因素,型内金属液温度对液固界面的影响很小．     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

高结晶度锐钛矿TiO2微球的制备及光催化性能

为制备高性能光催化剂,以硫酸氧钛为无机前驱体,采用水热方法制备了高结晶度锐钛矿TiO2微球,用XRD,Raman,SEM等多种手段对TiO2微球进行了表征.结果表明,经700℃高温焙烧后的TiO2微球(T700)仍保持了锐钛矿结构,直径约为10 μm,800℃焙烧后出现金红石相TiO2.光催化降解高毒性有机污染物2,4...     

基于水质修复与保育的城市景观水体净化循环比计算方法研究

对于我国城市景观水体由于水体特性和外源性污染严重引起的水质不良现象,人们越来越多地采用净化技术开展异位及原位水质修复与保育工作。而在相应的水质净化工程设计与运行中,净化规模的确定依据与方法还有待完善,本研究就景观水体水质修复及保育工程开展净化循环比计算模式的研究。通过对基本处于封闭状态的水体水量及水质内外源污染物的平衡分析,进行了修复与保育两个阶段水质净化循环比数学模式的推演,建立了相应的计算模式与方法,并结合案例进行分析计算。结果表明:水质净化循环比可以作为合理确定工程规模,控制建设投入与运行费用的重要依据。     

基于Visual C 对SolidWorks二次开发技术研究

研究了利用Visual C＋＋开发平台和Microsoft Access数据库对CAD系统SolidWorks进行二次开发的方法.结合实例详细介绍了开发SolidWorks的技术和方法.对企业进一步应用SolidWorks具有一定的参考价值.     

一种适用于不均衡数据集分类的KNN算法

传统的K-最邻近(K Nearest Neighbor,KNN)分类算法在处理不均衡样本数据时,其分类器预测倾向于多数类,少数类分类误差大。针对此问题从数据层的角度改进了传统的KNN算法。先通过K-means聚类算法将少数类样本聚类分组,将每个聚类内的样本作为遗传算法的初始种群;再使用遗传交叉和变异操作获取新样本,并进行有效性验证。最终获取到各类别样本数量基本均衡的训练样本集合。实验结果表明此方法有效改善了KNN算法对少数类分类效果。此法同时适用于其他关注少数类分类精度的不均衡数据集分类问题。     

基于特征人脸和肤色统计的人脸检测

提出一种在视频中检测人脸的新方法,该方法首先用特征人脸检测第一帧画面中人脸的位置和大小,将它作为卡尔曼(Kalman)滤波的初始值和肤色分布统计的训练样本,然后利用卡尔曼滤波预测人脸,最后用肤色分布模型确定人脸,就可以检测到人脸。这种方法的优点是可以在复杂背景下快速准确地检测到人脸位置和大小。实验结果表明使用该方法可以实时准确地检测到视频中的人脸。     

基于混合蚁群优化的天地一体化调度方法

天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。     

一种多阶段任务系统的BDD排序新方法

近年来,BDD(二元决策图)的分析方法越来越多地被用于多阶段任务系统可靠性分析中.BDD方法应用的一个关键是在从故障树向BDD转换时需要对底事件进行排序,所选择的排序顺序将影响构造的BDD的节点数.与单一阶段任务系统相比,多阶段任务系统的可靠性分析由于阶段之间的相关性而变得更加复杂,将一般的BDD排序方法直接应用于多阶段任务系统的BDD分析很难得到令人满意大小的BDD.在考虑多阶段任务系统的结构和特性的基础上,通过共同失效组件对多阶段故障树化简,提出了基于最小相邻组件优先相邻排序的多阶段任务系统BDD排序方法.通过与一般的排序方法相比较,这种新方法可以生成更理想的BDD结构.     

Bayes网络在机械故障概率估计中的应用

提出了将bayes网络应用于机械故障诊断。主要是为了解决如何从机组运行状态数据中来推断出机组发生某种故障的可能性,从而为进一步的诊断维护提供依据。Bayes网络是一个具有一系列条件概率的有向无循环图。本文采用两层结构的网络模型,上层为旋转机械的故障样本集,下层为症状属性样本集。根据给出的各故障发生先验概率以及各症状节点的条件概率和泄漏概率,利用网络的推理计算,求出机组发生各种故障的后验概率大小。从而达到预测发生某种故障可能性的目的。实例验证了该方法的可行性和正确性。