另一种强Wolfe线性搜索下的共轭梯度法

对求解非线性无约束优化问题中给出了新的参数应用于共轭梯度法;并证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性,同时具有全局收敛性。将本文提出的参数与引文中参数作比较。讨论了这一类参数在证明中的成立条件。     

一类新合成的共轭梯度算法

结合已有修正的DY共轭梯度方法和修正的HS共轭梯度方法的优点,提出了一种求解无约束优化问题的新共轭梯度方法,证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性。     

一种修正PRP共轭梯度法的全局收敛性

PRP共轭梯度法是众多求解无约束优化问题的共轭梯度法中数值效果表现最好的算法之一.提出一种修正的PRP共轭梯度法,该算法始终产生充分下降方向,并且该充分下降性的产生不依赖于任何线搜索.在一定的条件下,证明了该算法在Armijo型线搜索下求解无约束优化问题时具有全局收敛性.最后,给出了相应的数值结果,证明了该算法的有效性.     

基于传热反问题的固体材料热扩散系数测算方法

对固体材料热扩散系数测算方法进行了研究。以流动的高温水作为对流换热介质,与平板状固体试样构成第三类边界条件下的非稳态传热模型,进而利用共轭梯度法研究了固体材料热扩散系数估计的反问题。参数灵敏度分析表明对热扩散系数参数估计具有可行性,然后通过数值模拟计算,讨论了待估计参数初始猜测值、对流换热系数条件、测量误差等因素对估计结果的影响。结果表明,本文提出的方法准确性和抗不适定性较好,在初始值设定与真实值差别较大、测量温度存在明显误差时,仍能保证足够的参数反演精度（相对误差<10%）,而对流换热系数条件对热扩散系数反演估计结果影响也不明显。     

大规模简单界约束的凸二次规划新算法

利用Ｆｌｅｔｃｈｅｒ作用集方法的思想,将Ｍｕｒｔｙ等提出的正交校正共轭梯度法推广来求解具有上、下界约束的简单凸二次规划,证明了新算法具有有限步终止性,并且改进了Ｐｏｌｙａｋ的迭代法．数值结果表明,新算法比Ｐｏｌｙａｋ的迭代法求解速度快,且由于算法在求解过程中,不用求逆矩阵,零元素不用存储,也不参加运算,算法对求解大规模问题有效．数值结果还表明,新算法比Ｃｏｔｔｌｅ和Ｃｏｈｅｅｎ的ＳＯＲ法稳定．     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

变性羊毛对微量汞的吸附和洗脱性能的研究

研究了变性羊毛对微量汞的吸附和洗脱性能，实验表明，变性羊毛对微量汞具有良好的吸附性能，饱和吸附量为２．７ｍｇ／ｇ，吸附酸度范围为５ＮＨＣｌ－ｐＨ７，洗脱条件为以ＮＨ４Ｃｌ饱和的６Ｎ－８ＮＨＣｌ。     

非达西渗流时一维固结方程的两种数值解法

Terzaghi一维固结理论对低渗饱和地基沉降的预测值与实际值之间存在较大误差,原因之一在于其假定地基的渗流符合Darcy定律.在采用考虑起始水力梯度的非Darcy渗流方程和承认Terzaghi一维固结理论其他假定的基础上,重新推导了饱和粘土一维固结方程,并分别给出了有限差分法和有限体积法的离散格式.对单面排水情况下渗流前锋和固结度的计算结果证明了两种数值方法的适用性,而有限体积法具有更好的收敛性.     

关于Kallio—Porteus的一类线性规划算法的推广

将Kallio和Porteus提出的求解线性规划的一类算法加以推广,进一步将其假设条件减弱,在非退化的情形下证明了算法的有限收敛性．