铝胁迫下龙眼幼苗对通气的响应及其铝毒的矫治

在营养液中添加AlCl3.6H2O培养龙眼,研究铝胁迫下通气对龙眼生长及生理生化的影响,探讨铝毒矫治措施。结果表明:通气处理可以矫治龙眼铝毒且促进铝胁迫下龙眼幼苗的生长,其根、茎、叶的生物量和根系活力分别比不通气处理增加20.1%~41.0%,23.9%~59.2%,26.5%~126.9%,62.9%~322.3%;通气有助于解除或减轻铝对龙眼幼苗光合作用的限制,Chla,Chlb,Car分别比不通气处理提高129.2%~492.8%,120.2%~463.0%,111.9%~328.0%,Pn,CE也明显高于不通气处理;NR活性提高了18.1%~53.6%,促进铝胁迫下龙眼幼苗对N的吸收和利用;通气可以减轻或减缓铝对细胞膜系统的伤害,龙眼叶片大分子渗漏值OD254下降了34.4%~48.6%。另外,CaCl2,KH2PO4,MgSO4及柠檬酸处理可明显抑制铝胁迫下龙眼幼苗对铝的吸收,根、茎、叶中铝的含量均比对照下降。     

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.     

LiAlH4和NaBH4的还原反应

LiAlH4和NaBH4是有机合成中常用的两种还原剂，对NaBH4在有机合成中的发展予以简要概述，并论述分析了LiAlH4和NaBH4在不同有机化学教材中存有争议的问题，从而帮助广大读更清楚准确的认识LiAlH4和NaBH4的还原能力及选择性。     

工业纯铁膏剂法稀土硼铝共渗

采用膏剂法对工业纯铁进行了稀土硼铝共渗，考察了温度，保温时间对渗层厚度的影响，观察了渗层的金相组织及渗层的生长情况，分析认为，硼化物的形成通过吸附，形核和长大三步实现；硼化物晶核的形成主要是在试样表层的晶界和缺陷处形核，而后以扩散机制长大。     

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。     

铝质量分数对CL-20基炸药驱动筒壁能量输出结构影响

为探究铝粉质量分数对六硝基六氮杂异伍兹烷（CL-20）基炸药在爆炸驱动筒壁过程中能量输出结构的影响,考虑到筒壁及爆轰产物的轴向运动,基于微元法和爆轰产物状态方程建立了爆炸驱动过程中的能量输出模型. 设计了2种不同铝质量分数的CL-20基炸药（CA5、CA30）和对应的含氟化锂炸药（CF5、CF30）,开展直径50 mm的标准圆筒实验,应用光子多普勒测速仪记录圆筒壁膨胀速度. 计算结果表明:圆筒壁膨胀过程中,基体炸药质量分数由89%降至64%时,CL-20基含铝炸药和含氟化锂炸药驱动金属的能力降低;铝粉质量分数由5%增加到30%时,膨胀结束时刻的内能随之增加;不同氟化锂质量分数的CL-20基炸药能量转化率在93%左右,该值均高于对应的含铝炸药.      

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。