蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

空间映射与响应面法相结合的结构优化

应用空间映射与响应面方法实现了由低保真模型到高保真模型的响应面映射，在原有空间映射方法的基础上将一类结构优化问题构造为标准二次规划模型，有利于高保真模型的优化求解，且解决了空间映射方法中低保真模型设计变量更新困难的问题。此方法可大大减少应用序列RSM方法进行结构多学科优化时的重分析计算量。数值算例表明此方法可获得较好的求解效率和精度。     

旋流快分器内气相流场的实验与数值模拟研究

用智能型五孔探针对催化裂化沉降器带筒状物的旋流快分系统(在旋流头上插入了一个筒状物)内的气体流场进行了测试。应用CFX软件，采用应力输运方程模型对系统内气相流场进行了三维数值模拟，以考察适合该旋流快分系统内流场模拟的湍流模型。结果表明，模拟结果与实验数据吻合较好，应力输运方程模型适用于带筒状物的旋流快分器内三维流场的数值模拟。系统内流场为三维湍流场，内插一个筒状物后，消除了旋流头喷出口附近的短路流，更有利于提高旋流快分器的分离效率，但在内插筒状物的底部附近还存在短路流现象。     

计及环境特征的刚-柔机械臂动力学模型及其控制策略

为了实现柔性机械臂主动柔性控制，基于Kane方程推导建立在惯性参考坐标系中的刚-柔机械臂的非线性动力学模型，并利用假设模态的方法对方程进行离散．在对刚-柔机械臂进行主动柔顺控制时，柔性机械臂要受到未确定外部环境的约束，因此，建立了计及环境特征的一般柔性多体系统动力学模型以及计及环境特征的刚-柔机械臂动力学模型，并分析研究了刚-柔机械臂主动柔顺控制策略．     

集中供热的节能技术

从集中供热节能的必要性出发，论述了综合治理系统水力失调、合理配置供热水泵、系统变流量运行、多热源共网联合供热等几种节能措施的技术及特点。     

GaAs/Alx Ga1-x As超晶格扩展态电子能级结构的理论研究

运用Kroning_Penney模型,研究了GaAs/AlxGa1-xAs超晶格扩展态(E>V0)的电子能级结构和带宽随超晶格的阱宽、垒宽和A1组分的变化关系,以及扩展态能量随波矢k的变化关系.计算结果表明:影响光跃迁频率的最大因素是阱宽和A1的组分,随着阱宽的增加,光跃迁频率逐渐减小,随着A1组分的增加,光跃迁频率逐渐增大;影响带宽的较大因素是阱宽和垒宽,随着阱宽和垒宽的增大,带宽逐渐减小.这些将对实验和器件设计具有指导意义.     

静力压桩的拉格朗日法模拟与桩周土体固结分析

静力压桩过程是一种稳态贯入过程，常规的有限元方法较难模拟。基于更新的拉格朗日列式法分析压桩时产生的大变形，引入桩-土界面间的接触作用，桩周土体采用Mohr-Coulomb模型，运用有限元方法进行数值分析，与传统有限元方法相比，更好地实现了静力压桩过程的数值模拟。在此基础上，进一步分析了压桩结束后桩周土体超静孔压消散的固结过程。     

一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

快速响应温敏凝胶及其在生物分离中的应用研究

采用减小尺寸与加入C aCO3粒子作致孔剂两种方法,研究了如何提高共聚温敏凝胶P(N IPA-co-GM A-D ex)的响应速度.考察了不同尺寸和多孔凝胶的退溶胀动力学、再溶胀动力学,实验结果表明:减小凝胶尺寸和加入致孔剂对提高凝胶的温度响应速度是有效的.研究了P(N IPA-co-GM A-D ex)凝胶对牛血清蛋白(BSA)的浓缩分离效果,发现P(N IPA-co-GM A-D ex)凝胶对蛋白质溶液有较好的浓缩分离能力.在实验的基础上,设计了一套用于蛋白质提纯的机械模型,测试了其对蛋白质溶液的分离能力,证实了机械模型的可行性.     

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．