薄壁槽钢柱的抗火计算方法及参数分析

基于Rankine公式，提出了一种可用于计算热轧薄壁槽钢柱抗火极限的方法，采用有限元软件MSC．MARC．Mentat对模型进行非线性有限元分析，给出模型网格划分及其失效后的变形图。对比有限元分析结果与理论解，吻合较好。并针对薄壁槽钢柱的长细比、扭转刚度参数及截面的宽高比，对其抗火性能的影响进行参数分析。结果表明：长细比是影响柱子抗火能力的最重要的因素，长细比越大，极限抗火承载力越低；弹性弯扭屈曲向弯曲屈曲转化的临界长细比不随温度的改变而改变；对于薄壁槽钢柱而言，在截面面积一定或近似的情况下，截面宽高比越大，扭转刚度参数K越小，柱子在火灾下的极限承载力越好。     

直接模拟蒙特卡罗方法下的逆温度抽样算法

从分子动力学出发，讨论了直接模拟蒙特卡罗方法中分子平均总能量、平均平动能以及边界热流密度的抽样方法．通过对与边界发生碰撞的分子进行统计平均，得到了分子反射能量与入射能量以及边界热流密度的关系式．在此基础上，通过结合壁面漫反射模型下分子反射速度的抽样方法，发展了一种从边界热流求得与壁面碰撞分子的平均反射特征温度的逆温度抽样算法．数值结果表明：该算法能够由分子反射能量准确求得分子反射特征温度，进而求得分子反射速度，从而将边界热流信息带入流场．该方法为实现壁面处给定热流边界条件下的直接模拟蒙特卡罗方法提供了途径．     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

微粒群算法研究进展

微粒群算法是一种新型的进化计算技术．本文首先介绍了微粒群算法的基本原理、流程和相关参数，并分析了关键因子对算法搜索性能的影响，然后结合目前国内外算法的研究现状对几种改进算法和微粒群算法的应用进行综述，最后提出微粒群算法存在的问题和将来有待研究的内容。     

基于STL格式的三维重建技术

基于STL格式的三维重建是目前反求工程中研究的重要范畴，它是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学、计算机可视化和图像处理在工程技术中的重要应用．现有的三维重建技术大致可分为两类：基于表面的方法和基于体元的方法．但对于存在凹环和分支等复杂轮廓的情况，重建结果很不理想．所以有必要在他们的基础上进一步研究较优的重建算法．     

IE实验室建设模式初探

IE专业是国内近几年才发展起来的新专业,各高校的IE实验室建设尚处于起步阶段.文章在分析IE学科特点和IE人才培养要求的基础上,阐述了IE实验室的建设思路,并提出了系统的IE实验室建设模式.     

简单邻域平均图像去噪算法的改进研究

图像去噪是图像增强的重要内容,邻域平均法是一种简单快速的图像去噪技术,但简单邻域平均法使图像去噪的同时,也会使图像变得模糊,弱化或丢失了图像的边缘和细节。本文对简单邻域平均法进行了一定的研究,给出了几种(5种)若干图像去噪的改进算法。