模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

电纺丝制备高聚物纳米纤维

通过自制的电纺丝装置获得高聚物纳米纤维，发现不同高聚物纳米纤维具有不同的直径范围。对影响所得纳米纤维直径的静电压、高聚物溶液浓度等过程参数作分析，认为静电压与高聚物溶液浓度是影响试验进行的关键因素，并制约着其他工艺参数的调整。同时，结合静电喷雾及高速纺丝的理论对纺丝电子流体动力学过程作了一定探讨。     

成丝的速度与方式和蜘蛛丝力学性能的关系

为了分析蜘蛛丝的力学性能和成丝条件间的关系,研究了不同速度下人工卷取的蜘蛛牵引丝以及蜘蛛垂直下落时分泌的牵引丝的力学性能.研究结果表明,随着卷取速度的增大,蜘蛛丝的断裂强度有一极大值,在高速卷取时强度的变化较低速时平缓.垂直下落时蜘蛛分泌的牵引丝的综合力学性能优异,但断裂强度不一定大于人工卷取的丝.成丝速度和成丝方式都对蜘蛛丝的性能有很大影响.     

动作电位在有髓鞘神经纤维上传递速度的计算模型及分析

以有髓鞘神经纤维为研究对象，通过分析动作电位的传递机制，得出了可用跨膜电流的传递速度来等效动作电位的传递速度的结论.根据McNeal模型和CRRSS模型推导出跨膜电流的时间函数，最后给出了动作电位在有髓鞘神经纤维上传递速度的计算模型.在得出模型的基础上对影响模型的参数进行了详细分析.     

非磁暴期间银河宇宙线强度的小波分析

利用小波分析分析了非磁暴期间几种情况下宇宙线强度的变化,结果表明,只有行星际较平静时银河宇宙线强度的周日变化才比较明显和稳定.不同年份,地磁静日银河宇宙线日波峰值取值的地方时可能不同.当行星际出现扰动但没有出现磁暴时,银河宇宙线的日波也会出现变化,即日波幅度会出现减弱或增强,因此,仅利用银河宇宙线的日波变化情况不能作为地磁暴前兆的判据,只能作为行星际扰动的判据.     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

玻璃锡槽中保护性气体温度场和流场分析

在实验研究的基础上，对玻璃锡槽中保护性气体流场和温度场做数值模拟，进行定量分析和研究．应用K-ε方程模型对锡槽上部空间气体的速度场和温度场进行湍流模拟计算．通过计算得到，速度场呈现三维流动特征，在z和y方向存在环形流动，同时以沿x方向的流动为主；随着x的增加，不断有新的气体流入，在锡槽后部．气体沿x方向流动；锡槽内气体的温度随x的增加而降低．在z方向随z增大气体温度增加；水包对附近气体有冷却作用，但对于整个锡槽的冷却作用并不明显．     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

地板送风静压层内气流的数值模拟与送风特性实验

采用计算流体力学(CFD)技术,对地板送风静压层的空气流动进行了数值模拟,并进行了典型的实验来验证计算结果.通过对计算结果与实验结果的比较,说明对于地板送风静压层内空气流动的CFD模拟,采用0 1 m的网格划分间距、标准k ε湍流模型是合理的.实验和计算结果一致表明,对于高度为170 mm的地板送风静压层,地板送风口的速度和送风量分布受到入口射流的影响,处于不同位置的地板送风口,其速度分布不同,有的均匀,有的速度值相差10倍.由数值模拟的地板送风静压层内空气流动特征,可展示和分析地板送风静压层的以上送风特性.