质子交换膜燃料电池流场设计最佳化的反问题求解方法

为寻求最佳的流道高度参数,利用由简化共轭梯度法(反向求解器)和完整的三维、两相、非等温燃料电池数学模型(正向求解器)构成的质子交换膜燃料电池多参数最佳化反问题求解方法,将流道各弯头处高度作为搜寻变量(最佳化对象),以电池输出功率密度的倒数作为目标函数,通过搜寻目标函数最小值,得到了流道各弯头处最佳高度(最优化设计参数值).结果表明,最佳的蛇型流场除出口流道为高度渐扩型外,其余流道均为高度渐缩型,其性能比传统蛇型流场提高了约11.9%.渐缩型的流道强化了肋下对流,可有效移除肋条下方多孔扩散层中的液态水,提高反应气向多孔电极的传递速率,因而改善了电池性能.渐扩型的出口流道可防止过强的肋下对流导致燃料"短路",直接跨过多孔扩散层从电池出口流出造成燃料浪费.     

基于小波框架的有限角度CT重建算法

针对有限角度CT重建问题,结合压缩传感相关理论,提出了基于小波框架的有限角度CT迭代重建算法．该算法利用小波框架的冗余性及框架系数稀疏性原理,首先建立了小波框架图像重建模型,通过共轭梯度法求解投影方程,得到重建图像,然后通过分裂Bregman迭代法对重建图像的小波框架系数进行阈值收缩,减小图像L1范数,提高重建精度．实验结果表明在有限的投影数据下该算法重建出的图像内部结构边缘清晰,对比度高,重建误差低,对噪声有一定的抑制作用．     

无约束优化问题的一种新的共轭梯度法

为了求解无约束优化问题,提出了一种新的共轭梯度法,并证明了其在适当的条件下满足全局收敛性.初步的数值结果表明新的共轭梯度法是有效的.     

fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法

建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.     

梯度应变对钛酸钡薄膜介电行为的影响

考虑膜中应变随位置的变化,应用Pertsev热力学理论,研究了BaTiO3薄膜介电常数随温度的变化。发现衬底与膜间热膨胀系数差和膜的沉积温度显著影响介电常数的值及其峰值温度,介电常数随沉积温度的降低而增大,计算结果与实验数据较好地吻合。     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。     

15-15Ti钢上Ti/TiN/SiC薄膜的制备及耐铅铋合金腐蚀性能研究

文章采用磁控溅射法在15-15Ti钢表面沉积Ti/TiN/SiC功能梯度薄膜,并用X射线衍射仪(X-ray diffraction,XRD)、场发射扫描电子显微镜(field emission scanning electron microscope,FESEM)和原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)表征薄膜的结构和形貌,并研究了镀膜15-15Ti钢在Pb-Bi合金溶液中的耐腐蚀性能。结果表明,镀膜后的15-15Ti钢在Pb-Bi合金溶液腐蚀后表面无Fe_3O_4氧化层出现,其耐腐蚀性能得到提高。     

一种改进的图像清晰度评价函数

提出了一种基于Prewitt模板的图像清晰度评价函数的改进方法,并给出了实验结果和分析．设计了包括最低阈值、最高阈值与图像清晰度评价函数的归一化的一种改进算法,使得改进的图像清晰度评价函数与原Prewitt评价函数相比较,有很大提高．经过实验结果表明,该算法不仅具有单峰性强、无偏性好、灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能．     

高梯度磁分离的特征及应用

系统地研究了高梯度磁分离过程的分离特征。随着磁场强度的增大,磁分离效率提高;在相同的磁场强度下,磁性强样不同的粒子分离效率具有显著的差异,弱磁性的粒子要在很强的磁场下才能得到分离;对于同种特质,颗粒大的粒子比颗粒小的粒子更易分离,含有铁、铜等金属氧化物的废水可通过高梯度磁分离器直接过滤进行处理,而通过加入“磁性种子”进行强化,高梯度磁分离技术可以有效地处理有机工业废水。