高能重离子碰撞中氦碎片分布的KNO标度无关性研究

本文从簇射粒子分布的 KNO 标度无关性出发,导出了高能重离子碰撞中α粒子分布的 KNO 标度无关性公式.由公式计算的α粒子分布与实验结果相一致.     

超微粒子－有机聚合物薄膜的研究

我们用离子团束－飞行时间质谱（ＩＣＢ－ＴｏＦＭＳ）系统制备了金（Ａｕ）超微粒子－聚乙烯（ＰＥ）薄膜和Ｃ＿（６０）－聚乙烯薄膜。用透射电子显微镜（ＴＥＭ）分析了所制备的样品。它们的结构是Ａｕ超徽粒子镶嵌在多晶的ＰＥ薄膜中，其中Ａｕ原子团呈球形，直径分布在２．０－５．０ｎｍ窄范围内，当沉积基底温度为９０℃时，Ａｕ原子团相互靠近，几乎连接起来，但仍保持原来大小。基底温度为１４０℃蒸积的Ｃ＿（６０）－ｐＥ薄膜具有晶态结构，其晶格常数为１．４５４ｎｍ。     

一种考虑摩擦与排斥的人员疏散元胞自动机模型

在人员疏散过程中, 人与人之间、人与环境(如建筑物)之间存在相互作用力, 包括吸引力、排斥力和摩擦力. 3种力对人员疏散的行为、速度和效率起着关键作用. 在以往的模型中, 吸引力可以得到较好地描述, 但对排斥力和摩擦力的定量描述还不完善. 近年来提出的多粒子自驱动模型(社会力模型)可以较好地体现3种力的作用, 但由于它是一种连续型模型, 运算的速度较慢并很难得到改善. 目前研究较多的离散型模型, 如元胞自动机模型和格子气模型等, 可以达到较高的运算速度, 但很难考虑到摩擦力与排斥力的作用, 造成运算结果误差较大. 针对这种情况, 本文在经典元胞自动机模型的基础上, 量化确定了摩擦力和排斥力的运算规则, 提出了一种新的元胞自动机模型. 通过将模型的运算结果与多粒子自驱动模型进行比较表明, 新模型在人员行为、疏散速度以及“快即是慢”效应等方面都可以得到与后者相同的结果, 而运算速度则与普通的元胞自动机及格子气模型相当, 比社会力模型大为提高.     

Study on the EM Scattering of Rivets on the Plate

The electromagnetic (EM) scattering by rivets on the conducting plate is studied for the first time by using electric field integral equation (EFIE) in conjunction with the moment method. The surfaces of the rivets and the plate are partitioned into triangular cells, the current distribution on the patches is represented by sub-domain type basis function, the EFIE is translated into matrix equation by the Galerkin method, then the current coefficient is obtained. The results show the properties of radar cross section (RCS) varying with the incident angle when there are rivets on the plate.     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。