传热结构自适应成长法的敏度过滤技术研究

基于自然界分支系统机理的自适应成长法能获得结构简单且传热效果好的设计结果,该方法在复杂热边界条件下得到的传热通道布局中存在一定数量的平行通道。针对这一问题,提出了一种两层顺序优化的生长新策略。第一层优化采用加入敏度过滤的自适应成长法,优化迭代所得的结果作为第二层优化的初始解;第二层优化采用无过滤的成长法继续生长直至结果收敛。研究结果表明,该方法得到的设计结果不仅拓扑形态简单清晰,平行通道大幅减少,且热性能进一步改善。此外,加入考虑密度梯度信息的敏度过滤法获得的设计结果最好。     

基于位移Hermite分裂的图像恢复算法

针对传统图像恢复算法在反Hermite分量主导Hermite分量时, 难导出收敛分裂结果, 导致图像恢复效果较差的问题, 提出一种位移Hermite分裂的图像恢复算法. 先在矩阵分裂时引入位移参数定义准Hermite分裂, 再利用共轭梯度正规残差(CGNR)算法将定义分裂结果代入进行内迭代, 以此逼近每个外迭代, 每个外迭代则由系数矩阵的收敛分裂导出; 然后将导出的收敛分裂结果应用到图像恢复模型; 最后与广义最小误差方法、 广义预条件对称分裂方法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法得到的迭代逼近结果更好, 所需的迭代次数和CPU时间明显减少, CPU占用时间仅0.25 s, 图像恢复效果较好.     

Armijo线搜索下一个杂交共轭梯度法及其强收敛性

@@@@讨论无约束优化问题,提出了一个新的杂交共轭梯度法公式。基于新公式,采用Armijo型线搜索条件确定步长,建立了一个杂交共轭梯度算法,在常规假设条件下证明了新算法的下降性和强收敛。     

一个三项LS共轭梯度方法

给出一个三项LS共轭梯度方法,并在适当条件下获得此方法对一般函数的全局收敛性.该方法能保证搜索方向在不需要任何线搜索下具有充分下降性,而且比通常的LS方法更具竞争性.     

呋塞米对碳酸酐酶的抑制效应再研究

呋塞米是一种高效利尿剂,本实验主要探究其对碳酸酐酶的抑制效应.相比较乙酰唑胺而言,呋塞米在其浓度接近碳酸酐酶浓度时能使该酶基本失活.研究发现,呋塞米对碳酸酐酶的抑制效应表现为非竞争性抑制,其IC50为0.759μM,KI为0.61μM,乙酰唑胺的IC50为0.199μM,KI为0.099μM,表现为竞争性抑制.     

故障估计下子空间预测控制的快速梯度算法

基于闭环系统观测数据,直接设计估计故障和预测控制器.在施加故障的上下限约束条件下,采用快速梯度算法估计故障.在此基础上,采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题.对于故障估计下子空间预测控制的最优化问题,构造了一组估计序列,以采用快速梯度算法求解.直升机悬停状态仿真实例表明,本文方法是有效的.     

高阶非线性薛定谔方程的离散梯度法

提出了一种新的离散梯度法求解高阶非线性薛定谔方程．首先利用离散梯度法离散高阶非线性薛定谔方程,得到高阶非线性薛定谔方程的离散梯度格式,然后利用高阶非线性薛定谔方程的离散梯度格式和相应的辛格式,在不同饱和非线性效应和不同振辐下对孤立子进行数值模拟．数值结果表明,离散梯度格式能很好地模拟高阶非线性薛定谔方程中孤立子行为,比辛格式更好地保持Hamilton系统的能量．     

不同水位条件下5种湿地木本植物幼苗的形态特征研究

研究了水杉(Metasequoia glyptostroboides)、池杉(Taxodium ascendens)、枫杨(Ptero-carya stenoptera)、江南桤木(Alnus trabeculosa)和紫穗槐(Amorpha fruticosa)5种植物幼苗在不同水位条件下生长的植物株高、生物量及根冠比以及在植株完全被水淹没情况下幼苗的存活时间.结果表明,水杉株高随水位上升呈增加趋势;枫扬、江南桤木和紫穗槐的株高则是随着水位升高呈下降趋势,池杉株高则在中间水位最高.水杉、池杉和江南桤木幼苗的生物量在偏低水位下(-3cm)为最高,而枫扬和紫穗槐的生物量随着水位升高呈降低趋势.5种植物幼苗的根冠比均呈现出中间高两侧低的趋势.5种植物幼苗在全部淹水情况下最终死亡,存活时间由长到短依次为:池杉>枫杨>水杉>江南桤木>紫穗槐.     

裂缝性致密油藏非线性渗流试井分析方法*

传统试井模型的非线性偏微分方程中根据弱可压缩流体的假设,忽略了二次梯度项,这对于裂缝性致密油藏计算带来一定偏差。裂缝性致密油藏的渗流通常需要克服启动压力梯度,且存在压力敏感性。本文推导出了考虑二次梯度项和介质变形影响的渗流方程,建立了裂缝性致密油藏的数学模型;采用数值方法进行求解,绘制井底压力动态曲线,并对影响因素进行分析。研究表明,启动压力梯度和介质变形的值越小,后期的无量纲压力越大,即地层的压力下降越快,且二次梯度项系数影响着径向流动过程。此试井解释模型能够更加科学地指导裂缝性致密油藏的试井解释,具有一定的理论价值和实用价值。     

基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益.首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构...