用改进过的激光拉曼光谱仪测定气相反应过程中产生的瞬态中间体(英文)

改进激光拉曼光谱仪的样品池为石英玻璃制作的连续流动的气体，样品室，用紫外光束射入样品室来激活气体在垂直于紫外光束和探测激光束的方向来探测被瞬态中间体散射的拉曼散射光；交流（A·C）放电电极对以适当的间隙装在上述样品室上；由激光拉曼光谱仪记录下的拉曼散射光谱频移图上，根据待测物的特征频率，辨认和确定气相反应过程中所产生的瞬态中间体。这为光物理、光化学、等离子体化学等提供可靠的、直接的探测方法。     

沥青玛蹄脂碎石混合料的系统设计和施工工艺

分析了沥青玛蹄脂碎石混合料（SMA）设计的关键因素：最大公称粒径、集料级配、沥青结合料以及一些重要的体积参数．同时研究了集料级配、沥青用量两因素变化对SMA混合料高温稳定性的影响．最后对SMA生产和施工关键工艺进行分析和探讨．     

改进混和遗传算法优化城市给水系统调度模型

以给水调度系统的能源费用为目标函数，在给出24h用水量预报、供水泵站的机组配置、水库初始和最终水位、电费价格和给水管网的水力学约束条件下，通过引入改进混合遗传算法优化方法对该系统模型进行优化调度，以追求能量费用最小的运行状态．同时，该模型还给出了泵站运行时水泵机组的优化组合．通过算例证明了该模型方法的有效性．     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

骨架密实型降噪路面的试验研究及应用

借鉴沥青玛蹄脂碎石(SMA)路面的配比组成特色,在集料中掺加一定剂量的废旧轮胎橡胶颗粒,以增加沥青混合料的弹性和阻尼性能,使得铺筑的路面(称为骨架密实型降噪路面)具有减小轮胎/路面泵气噪声和阻尼减振降噪的双重效果.室内试验表明,废橡胶颗粒的掺量为集料质量数的1%~3%时,沥青混合料的高温稳定性和低温抗裂性能均得到改善,水稳定性略有下降.试验路的测试结果证明,对小汽车而言,车速在40~80 km.h-1时,与普通沥青混凝土(AC)路面相比,骨架密实型降噪路面可降低噪声2~3 dB(A).     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

WITNESS环境下基于改进型IDEF3方法的离散事件仿真建模

针对WITNESS仿真环境下，复杂离散事件仿真建模过程中出现的大量顺序、并行、同步、冲突及因果依赖等关系，提出采用改进型IDEF3方法进行仿真建模．采用仿真规则与交汇点集成、行为单元与仿真信息数据集成的原则进行建模；同时在IDEF3方法的基础上，建立新的行为单元，达到了仿真单元的可重用和可重构性，大大提高了仿真建模的速度，减少了建模难度．最后，给出了在改进型IDEF3方法下进行离散事件仿真的框架，并在仿真软件WITNESS的基础上，通过实例详细描述了建模过程．     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

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。     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.