模拟退火算法的一种参数设定方法研究

模拟退火算法在有限计算量条件下的收敛性能对自身参数有很大的依赖性,这使得参数设定问题成了算法应用过程中的一个关键环节。考虑到模拟退火算法本身的随机性,将其参数设定问题描述为随机优化问题,提出一种系统可靠地解决该问题的混合优化算法,即基于序的巢分区算法,该算法继承了序优化算法的快速收敛性及巢分区算法的全局搜索特性,能够有效解决复杂的随机组合优化问题。以典型旅行商问题为算例的仿真结果检验了方法的高效性与可靠性。     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

基于隐Markov树故障诊断的确定退火设计

隐Markov树(HMT)模型故障诊断作为一种模式识别问题,其目标是得到最小分类误差。由于误分类率函数为分段线性常数,存在许多局部极小值,因此难以直接最小化。提出使用确定退火(DA)方法来最小化误分类率函数,通过在设计过程中随机化分类决策,并使用Shannon熵限制其随机程度,得到一个光滑的误分类率函数,它在熵为0时收敛到原来的误分类率函数。给出了优化过程中梯度计算的上行-下行算法和基于梯度下降的参数重估公式。提出的基于DA的优化方法用于减速器故障诊断,结果表明使用DA较ML估计可以得到更高的识别率。     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

晶界工程处理对304不锈钢耐蚀性能和力学性能的影响

通过扫描电子显微镜、电化学工作站、晶间腐蚀试验及万能材料拉伸试验机研究了晶界工程处理对304不锈钢耐腐蚀性能和力学性能的影响。结果显示,经8%冷轧变形及1 100 ℃退火6 min处理后的304不锈钢,与1 050 ℃固溶处理30 min的304不锈钢相比,低重合位置点阵(coincidence site lattice, ΣCSL) 晶界比例从45.1%增加到77.8%,Σ3晶界比例从42.0%增加到65.5%。并且在迁移的随机晶界上引入了具有低晶界能的特殊晶界片段退火孪晶,降低了大角度晶界网络的连通性,优化了晶界分布,提升了304不锈钢抗晶间腐蚀性能。晶界工程处理对304不锈钢的力学性能影响较小,晶界工程处理后,其抗拉强度和屈服强度小幅度降低,分别降低了20 MPa和13 MPa,伸长率提高了8%。     

基于智能算法的油气田地应力三维预测

为了解决复杂沉积构造环境导致未钻区域的地应力定量预测难度大的问题,根据层速度、地应力、叠后地震信息之间的定量关系,运用BP神经网络、模拟退火等智能算法提出了用于不同工况条件的两种油气田地应力三维预测方法.在完钻井数量较多、实测信息较丰富的工区使用BP神经网络算法,利用地震数据空间速度信息与岩石力学方法建立地应力三维数据...     

5010H19铝合金百叶窗带材生产工艺研究

在5010合金范围内,根据百叶窗带材力学性能指标要求,分析了微量元素对合金力学性能的影响,合理地进行了Mg、Mn、Fe、Si元素含量的调整与匹配.从降本增效、提质降耗的角度出发,采用铸轧坯料进行生产工艺研究.通过工艺试验,研究了均匀化退火对0.12 mm百叶窗带材力学性能的影响,以及稳定化处理对0.12 mm百叶窗带材力学性能和剪切质量的影响,从而确定了合理的生产工艺,生产出符合标准、满足用户使用要求的百叶窗带材产品.     

热处理对CW713R特殊黄铜组织及性能的影响

采用金相显微镜（OM）、万能试验机、维氏硬度计和磨粒磨损试验机等设备研究不同热处理工艺对CW713R特殊黄铜的微观组织、力学性能及耐磨性能的影响.研究结果表明：退火温度从200℃升高到300℃,α相呈针状析出,基体β相基本未发生变化;退火温度从300℃升高到450℃,α相长大,呈短棒状或等轴状,基体β相发生长大并粗化;退火温度从450℃升高到550℃,α相消失,转变为β相,基体β相显著粗化.α、β相含量和形态的变化必然导致其性能也随之变化,比较不同热处理工艺下的各性能指标,挤压坯小加工量延伸后进行300℃×3 h热处理,获得的材料综合性能最佳.     

热处理对镍钛合金表面性能的影响

采用扫描电子显微镜（scanning electron microscope,SEM）、原子力显微镜（atomic force microscope,AFM）及电化学工作站等仪器,研究退火温度和时间对镍钛合金表面形貌、表面粗糙度以及耐腐蚀性能的影响。从SEM和AFM分析结果可知,在400~600℃退火温度内,随着退火温度升高,镍钛合金表面先产生小颗粒,最后这些小颗粒连接形成片状形貌,而表面粗糙度随着温度升高呈现增大趋势。改变退火时间时,表面形貌的变化趋势基本和处理温度相似,表面粗糙度在退火时间15 min时最小。用电化学工作站测试得到极化曲线,表明退火温度400℃和500℃时试样有较好的耐腐蚀性能。短时保温易获得良好的耐腐蚀性能。     

基于人工神经网络的水电补偿调节研究

将人工神经网络应用于水电优化补偿调节,建立了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的水电补偿调节模型,提出了相应的综合算法,并将其应用于实际问题,得到了满意的结果。