用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

不同粉磨工艺水泥的颗粒、矿物组成分布及性能

研究了采用不同粉磨工艺制备的水泥的颗粒分布及矿物组成分布对水泥与混凝土物理性能的影响．研究结果表明：水泥颗粒分布与粉磨设备条件及工艺参数密切相关,选用高效选粉机,增大循环负荷及控制适当的比表面积,可获得较窄的颗粒分布;由于C3S易磨性较好,易富集于水泥细颗粒中,通过提高水泥颗粒的集中程度及适当增大比表面积,可有效地把熟料中的C3S富集于30μm以下的水泥颗粒中;当水泥熟料质量、混合材质量、水泥比表面积控制水平较接近,水泥颗粒分布集中(主要集中在5～30μm范围)时,水泥的标准稠度需水量较大,凝结时间较长,1d强度较低,但3d,28d抗压强度较高,在混凝土中则表现为新拌混凝土泌水较严重,1d抗压强度偏低,3d．28d抗压强度增幅较大．     

带电粒子在均匀电磁场中的运动

带电粒子在纯电场、纯磁场中运动时,其运动轨迹分别是抛物线和螺旋线.当电磁场并存时,根据相对论基本原理,带电粒子的运动并不是两种情况的简单叠加,运动轨迹与场的大小、方向有关.     

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后基于建立的模型提出了粒子群优化粒子滤波算法,用于多状态容量衰退模型进行参数识别和状态更新.最后实现了锂离子电池的剩余寿命预测和预测结果的不确定性表达.与其他方法相比,实验结果表明:所提出方法精度更高,鲁棒性更强.     

St-BA-羧基单体无皂乳液聚合的研究

研究了苯乙烯、丙烯酸丁酯和羧基单体（甲基丙烯酸和衣康酸）无皂乳液聚合，考察了引发剂（Ｋ２Ｓ２Ｏ８）浓度、电解质（ＮａＣｌ）浓度和甲基丙烯酸与衣康酸配比改变对乳胶粒径和表面羧基含量的影响。实验结果表明：引发剂浓度是影响粒径大小的重要因素；当ｎ（甲基丙烯酸）：ｎ（衣康酸）＝１：１时，乳胶粒表面羧基含量最高。采用无皂乳液聚合，可制得表面羧基含量高、粒径较大且具有单分散的Ｓｔ－ＢＡ－ＭＡＡ－ＩＡ乳液。     

求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

基坑挡土结构的粒子群优化设计方法

为提高基坑支护结构设计的速度和精度,用模拟自然界鸟群觅食行为的进化算法———粒子群优化算法(PSO)来确定支护结构优化设计方案.研究了基于弹性抗力法的基坑挡土结构的粒子群优化技术:定义在搜索域中的一组可能的基坑设计参数为一个粒子;建立与挡土结构的结构优化设计参数相关联的适应度函数;通过粒子群位置的演变过程来搜索对应最优函数的结构设计参数方法;桩单元长度动态调整的编程技术等.通过工程算例证明了基坑挡土结构粒子群优化设计方法的可行性和适用性.     

烟尘微粒排放量的测试研究

探求光与烟尘流体微粒相互作用下的输出与浓度和流速的关系特性,设计应用了光纤传感器测试系统,利用微粒后向散射对浓度和伯努利原理对流速进行实验检测,结果表明在一定范围内输出与浓度和流速成线性关系,证明具开发应用于实践的可行性.     

中微子和中微子质量

本文首先申述了中微子的假说和中微子的发现,进而从中微子实验、中微子振荡和大统一理论综述、讨论中微子质量问题.     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.