颗粒级配对火山灰力学特性影响的试验研究

以吉林省靖宇县的黑色、红色两种火山灰为原材料,分别配制了5种不同级配的试样.通过土粒相对密度、矿物成分与颗粒形态、直接剪切和固结试验分析,得到该火山灰材料的土粒相对密度、化学成分、颗粒形态、剪切强度、压缩性等物理力学特性,并分析了5种级配的中值粒径d50和不均匀系数cu对火山灰剪切强度的影响.靖宇火山灰主要由泡沫状的火山玻璃组成,未经历过长期水力、风力的磨圆作用,颗粒棱角分明,其剪切特性与干沙土类似,内聚力很小,剪切强度受级配的影响较大.在配制的5种级配曲线的粒径范围,试样的内摩擦角随着中值粒径d50的增大而增大,不均匀系数cu对试样内摩擦角的影响较小.     

高浓度氯化钙水热环境下氢氧化镁颗粒生长行为研究

以石灰乳-卤水法制备的氢氧化镁为原料,对不同水热环境下高浓度氯化钙对氢氧化镁颗粒形貌的影响进行了研究。通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪和氮气吸附比表面积分析仪(BET)对产物的比表面积和形貌进行表征。结果表明,较高的温度和高浓度氯化钙的存在有利于晶体的发育生长,其产物的分散性较好,粒径均匀并呈六方片状晶体,比表面积由22.17 m2/g变为14.84 m2/g。对水热条件下氯化钙对晶体生长的作用进行了机理分析,CaCl2的存在使得氢氧化镁基元在晶体表面横向叠加,促进了六方片状氢氧化镁颗粒的生成,并提出氢氧化镁颗粒的最稳定晶型为六方片状。     

吡啶硫酮锌的制备研究

对反应结晶法制备吡啶硫酮锌过程进行了实验研究,考察了溶液初始浓度、反应温度、反应时间、pH值、超声处理等因素对产品形貌和粒径的影响,采用扫描电镜(SEM)、激光粒度仪、X射线衍射仪(XRD)和红外光谱仪(FTIR)对产品进行分析与表征。结果表明:温度对产品形貌和粒径有影响,23℃以下时产品为爪形,23℃以上产品为棱柱状,且温度升高,粒径增大;其他条件对产品形貌和粒径影响不显著。     

装配尺寸链公差的优化确定

介绍用拉格朗日乘数法则,求解装配尺寸链中组成环公差,弥补了等精度法、等公差法解的不足。此法求得组成环公差是装配总费用最低时的优化值。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

Vega Prime实时视景仿真中粒子系统的应用研究

介绍了利用粒子系统方法模拟动态自然景物的基本步骤。应用了VegaPrime实时视景仿真软件中的粒子系统,通过设置粒子系统的颜色、亮度、透明度、形状、纹理、大小、速度和位置,逼真的模拟了火焰和烟雾的特效。通过将火焰粒子系统在发射坐标系中的速度转换到场景坐标系中,实现了火焰随着发射装置的随动。     

基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器

粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。     

多级汽车装配车间的集成排产优化模型

为了研究多级汽车装配车间的多目标集成排产优化问题,详细讨论了涂装车间的颜色批量约束以及总装车间的空间间隔约束,证明了空间间隔约束是能力约束的充分条件,在此基础上分别给出了无辅助工人和有辅助工人参与情况下的空间间隔约束不等式。以同时优化涂装车间调整费用和总装车间辅助工人费用为目标,建立了一类整数规划数学模型。采用模型非线性约束线性化的方法并结合运用优化软件对模型进行求解。最后通过仿真实例,验证了该方法的可行性和有效性.     

一种改进的不敏粒子滤波算法

提出了一种改进的不敏粒子滤波（UPF,Unscented Particle Filter）算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成＂粒子云＂时,直接采用当前时刻各粒子的UKF（Unscented Kalman Filter）估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。

Abstract：

An improved Unscented Particle Filter （UPF） algorithm was proposed.Compared with traditional UPF,it has been improved at two points.First,when producing particle cloudy,it directly uses the current particle estimation of Unscented Kalman Filter （UKF） as new particle,which guarantees the validity of particles and eliminates the re-sampling process after UKF as well;then,according to the new particle-producing method,a weight-calculating formula is re-defined,so as to avoid the complicated computation of proposal probability of every particle.A simulation shows that the Improved UPF （I-UPF） can effectively enhance the tracking stability and tracking precision and reduce computational cost at the same time.     

具有学习能力的FPN在航保系统易损性评估中的应用

基于Petri网模糊推理算法,引入改进粒子群优化算法,使其具有参数学习能力,摆脱系统中众多未知参数对专家和经验的依赖.以舰船航空保障系统为研究对象,建立了基于具有学习能力FPN(Fuzzy Petri net)的系统易损性评估模型,算例佐证了其学习效率及精度.与传统系统易损性评估方法的对比试验表明该评估模型的全面性和合理性,并可推广应用于复杂舰船系统易损性评估研究.