黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。     

利用SELEX技术筛选小檗碱核酸适配体及其亲和力表征

小檗碱是一种价格低廉且生物安全性良好的小分子化合物,筛选能与小檗碱互相作用的核酸片段,旨在开发新型遗传元件并拓展其在生物技术领域的应用。利用指数富集的配基系统进化技术（SELEX）,经8轮实验从随机单链DNA文库中筛选出4条能与小檗碱高度特异性结合的核酸适配体。对其中两条重现性较好的适配体进行结构模拟分析表明,适配体序列富含鸟嘌呤和胞嘧啶且多形成茎环及G-四链体结构。亲和力测定结果显示,其中的2条核酸适配体与小檗碱作用的解离常数K_d都处于nmol级,表现出较高的亲和力,适配体S1的K_d值最小,仅为523 nmol/L,与小檗碱亲和力最大。     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

渐进结构优化方法在联轴器优化设计中的应用

针对联轴器优化设计中普遍关注的结构轻量化和最大应力最小化问题,借助Hyperworks 有限元分析软件,采用渐进结构优化方法,对SSWZ330 型十字轴万向联轴器进行了结构拓扑优化设计。优化后,可使材料节省9． 17%,工作时最大静应变减少2． 3%,最大应力减少52． 1%,改善了结构性能,减轻了结构重量,拓展了Hyperworks 软件在机械部件结构拓扑优化设计领域的实际工程应用。     

整体叶轮五轴数控加工与仿真优化研究

文章应用CATIA软件对整体叶轮进行了逆向造型设计,分析了整体叶轮的加工特点,制定了合理的加工工艺。同时,文章应用Cimatron软件对整体叶轮进行了加工程序的编制。在Vericut环境中,构建了DMU60monoBLOCK的五轴数控仿真平台,对整体叶轮进行了加工仿真,避免了实际加工过程中可能存在的碰撞和干涉,保证了NC程序的正确性。最后,通过刀具轨迹的优化,提高了整体叶轮的加工效率和表面质量,缩短了加工周期,降低了生产成本。     

竞赛图中给定长度的点不相交的圈

对Lichiardopol提出的猜想,给定正整数q≥3,r≥1,在竞赛图T中,若最小出度δ+(T)≥(q-1)r-1,则在T中至少存在r个点不相交的q圈.证明了当r≤3时,这个猜想的正确性.     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

基于同步变距的输变电线路在线监测WSN路由协议研究

基于先进传感、信息通信的输变电设备运行状态在线监测技术已成为电力系统的发展趋势.输电线路状态在线监测网络具有链状、数据传输量大和传输距离长等特点,能量热区问题显著.为均衡输电线路在线监测中无线传感器网络的能量消耗,提出了一种基于同步变距的全局能量均衡路由算法EBRA-SVD.采取多个子网络方式,缩短数据传输距离,从而缓解长距多径损耗而产生的"能量热区"问题.仿真显示,EBRA-SVD可有效均衡网络能耗,提升网络寿命.