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171.
172.
提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力. 相似文献
173.
鱼类尾部神经分泌系统研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
比较详细地介绍了自19世纪末到本世纪末近一个世纪生物学家们在鱼类尾部神经分泌系统的形态结构及组成,其所分泌的活性肽及生理效应,该系统的生理功能和分泌方式及神经支配等方面的研究成果和发展趋势,为全面了解该系统的结构和功能提供了较为翔实的资料,并为进一步深入研究该系统了方向和方法。 相似文献
174.
利用计算流体力学技术并结合粒子成像测速实验及现场实测对空调中常用的孔径分别为0.5,1.0和2.0 cm,自由出流面积比(Rfa)分别为4.9%,10.4%,15.5%和19.6%的孔板及凯天KTSF-3.5KD筒状多孔空气分布器周围流场分布进行研究,提出一种筒状多孔空气分布器的数值模型简化方法.研究结果表明:孔间间距是影响简化风口位置的主要因素,孔间间距越小,简化风口距原风口的距离越小;简化风口的高度可取实际风口的高度;简化风口湍流和速度边界可采用二维孔板空气射流完全混合起始位置(combined point,CP)的湍流参数及速度廓线,温度边界可采用与实际风口相等的均匀送风温度;采用简化风口得到的速度及温度模拟值与粒子成像测速实验值及现场实测值较吻合. 相似文献
175.
176.
不同颗粒增强铁基复合材料磨损性能的对比 总被引:2,自引:0,他引:2
采用动态电流直加热制备,提出了分段加热工艺,研究了陶瓷颗粒增强铁基复合材料的磨损性能和磨损机理.结果表明:四种不同颗粒增强铁基复合材料的磨损量均在#45钢磨损量的15%以下;Ti(C,N)对改善材料磨损性能作用最强,表明与基体界面可经受一定变形量的强化粒子最有利于提高耐磨性;复合材料的耐磨性均在强化粒子体积分数为10%时达到最好.铁基复合材料表现出高摩擦系数时耐磨性反而更好的特性,在耐磨材料应用方面显示出巨大优势. 相似文献
177.
为了提高自动小车存取系统的存取效率和方便货位管理,提出了基于离散粒子群算法的货位优化方法.该方法首先建立了系统货位优化的数学模型,在此基础上,结合货位优化的原则提出了货位分区的策略,并基于离散粒子群算法实现了货位分配的优化,从而保证自动小车在不发生死锁的前提下调度货物时,能较好地缩短小车行走时间.最后,通过仿真实例验证了算法的有效性. 相似文献
178.
为了对比中国区域不同被动传感器冰云资料差异及原因,评估并找出与冰云实际特征更加接近的被动产品,使用2013年1月~2015年12月中分辨率成像光谱仪(MODIS)、大气红外探测仪(AIRS)、大气红外/先进微波探测(AIRS/AMSUA)被动传感器三级产品,以雷达/激光雷达探测(DARDAR)资料为参照,对比分析了冰云发生概率、光学厚度及有效粒子半径的水平分布特征、小尺度数值大小、3年年季变化情况。结果表明:中国区域冰云发生概率总体水平分布MODIS更接近于DARDAR资料,但中国南部、西南、东北、华中等不同小尺度区域的数值分析AIRS和AIRS/AMSU-A相近,效果均比MODIS更佳;冰云光学厚度AIRS/AMSU-A对数值大小的反演和全中国整体变化规律均与DARDAR资料相近;中国及周边区域冰云有效粒子半径的大范围总体水平分布AIRS被动传感器更接近DARDAR资料,对于不同尺度的数值研究,中高纬度小区域宜选择MODIS,低纬度AIRS更接近DARDAR资料;无论冰云发生概率、光学厚度还是冰粒半径,MODIS被动传感器均能更为准确地描述3年年季变化。 相似文献
179.
中国的喀斯特天坑及其科学与旅游价值 总被引:10,自引:0,他引:10
朱学稳 《科技导报(北京)》2001,(10):60-63
一、喀斯特形态与天坑可溶性岩石 ,在其与天然水之间的物质、能量交换与循环过程中所形成的各种现象 ,便是喀斯特形态 ,可分为地表的和地下的两大类。属地表的主要有 :溶沟、溶痕、石芽、石塔、天生桥、石林、峰林、峰丛(以上为正形态) ;落水洞、竖井、漏斗、洼地与盆地、坡立谷、喀斯特湖泊、槽谷与干谷、盲谷、峡谷、断头河、洞口、地下河出口、天窗以及泉水等等。地下喀斯特形态主要有 :洞穴及其溶蚀形态、地下大厅、地下河、地下湖、伏流以及洞穴钟乳石类等。以上数十种地表的及地下的喀斯特形态和现象均可查见于各种有关喀斯特著作、… 相似文献
180.
针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、WaveNet、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。 相似文献