高碱度烧结矿烧结参数优化的正交试验研究

应用正交试验的方法，对碱度为2．00，2．20倍高碱度烧结矿的烧结工艺参数进行试验研究，以寻求与高碱度烧结矿生产相适应的烧结工艺参数。试验结果表明，碱度R=2．00倍时，适宜的烧结工艺参数为配煤量5.0％，混合料水分6.8％～7．0％，抽风负压12．74kPa，点火温度1100℃；碱度R=2．20倍时，适宜的烧结工艺参数为配煤量5．5％，混合料水分7．0％～7．4％，抽风负压12．74kPa，点火温度1150℃。     

模糊理论在铁路客运安全指标权重 优化算法中的应用

客运安全评价是保证铁路运输安全高效的重要手段.为了解决安全评价中指标权重确定的问题,将模糊理论与层次分析法相结合,给出各评价指标权重的变化区间,并在各区间内生成不同权重值.通过蒙特卡洛模拟的仿真实验来生成针对不同指标权重值所产生的评价结果,并通过定量化方法得出该评价结果的方差.以方差作为遗传算法的适应度函数进行后向反馈,实现指标权重的优化,并将优化后的权重用于我国各铁路企业客运安全评价结果的计算.实验结果表明:该方法可以在充分尊重专家对指标权重评定的基础上,对权重进行微调,使得评价结果对指标得分更加敏感.     

一种新的多目标粒子群算法的研究与应用

基于多目标粒子群优化算法的研究成果,以提升多目标优化方法性能为目标,结合铜电解稳态优化工程实际,提出了一种新的多目标优化粒子群算法.该方法采用可变的外部集策略和快速排序方法来减少优化计算量,采用拥挤度算子和强支配关系保证结果良好的分布性.测试函数的仿真对比分析及对铜电解实际过程数据的优化运行结果均表明该方法在收敛性、解的分布性及计算效率方面具有良好品质,特别是在求解三目标优化问题时的突出表现,表明这种算法在多目标优化领域具有更广泛的适用性.     

基于Matlab的空气弹簧悬架的鲁棒控制仿真

建立了空气弹簧悬架系统的二自由度动力学模型,用Matlab/Simulink计算出车身垂直振动加速度均方根值,构建了以加速度均方根值为目标函数的优化设计模型,对空气弹簧参数进行了动力学优化。仿真结果表明,车辆的行驶平顺性可明显改善。     

扩散层与催化层对直接甲醇燃料电池性能影响的数值研究

为了考察直接液体甲醇燃料电池(DMFC)中扩散层和催化层的结构参数对电池性能的影响,建立了二维、单相、全电池模型.模型中综合考虑了电化学动力学、水动力学、化学反应和各种组分传递的耦合过程以及甲醇窜流在阴极形成的寄生电流,对阳极催化层和阴极催化层传质过程引入了团聚块模型进行修正.利用此模型,通过自主开发的计算程序,计算了扩散层、催化层的厚度和孔隙率对电池输出性能及甲醇窜流的影响.计算结果表明:相对于催化层而言,电池性能在更大程度上依赖于扩散层的参数.在不同的电池输出电流密度下,扩散层厚度对电池输出性能有不同的影响趋势,应在考虑其他参数的基础上选择合适的扩散层厚度,以获得较优的电池输出性能.大的孔隙率可减小传质阻力,但在提高电池输出性能的同时会加重甲醇窜流.     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

基于动量粒子群优化的社会网络分析

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区...     

基于Petri网的工作流模型优化

为了使工作流模型更简洁,在工作流网WFPN的定义的基础上,给出了利用可达性分析技术对WFPN进行合理性分析的有效方法,提出了一种通过添加抑制弧对WFPN进行优化的算法.该算法为Petri网在大规模复杂模型中的应用及其理论分析提供了一条新的思路.最后,通过一个实例说明了其优化过程,验证了该优化算法的有效性.     

UIO序列的启发式算法

UIO序列是对有限状态机进行功能测试的有效手段 ,在 VLSI设计、通信协议等时序系统中有很强的实际应用背景。文章基于可区分状态组这一概念设计了一个搜索算法 ,进一步利用搜索信息建立了一个基于“小于”关系的启发策略 ,有效的剪枝策略的设计将尽可能消除没有意义的搜索分枝 ,新设计出的多路 OPEN/CLOSED表存储机制也加快了相关的判别和处理过程。这些措施改进了搜索过程 ,减少了搜索信息的产生 ,提高了搜索速度。该算法与以往的算法相比 ,在时间和空间两方面都得到了很大改进。     

基于准时制的时间成本双目标作业调度优化

提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法，该方法采用Giffler-Thompson启发式调度算法产生活动的调度，基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级，在启发式调度算法产生的冲突集合中，根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序，混合遗传运算在全全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体，同时，在GifflerThompson的启发式算法中，采用了反向调度的策略，即从工件的交货期开始，先安排最后一道生产工序，然后依次安排前一道生产工序，直到工件的第一道工序调度完毕，形成一个完整的调度方案，在算法中，不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划，而且考虑了库存费用和加工费用，设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数，算例结果表明该方法是可行的。