赤泥使用石灰窑尾气脱碱的模拟实验

通过对山西某铝厂赤泥的基础特性分析,提出用含CO2为20%左右的石灰窑尾气对赤泥进行脱碱模拟实验。热力学分析表明利用石灰窑尾气脱碱是可行的,而实际影响脱碱的主要为动力学因素。实验以脱碱率为指标,分析液固比、CO2体积分数、CO2摩尔比、搅拌速度和反应温度5个因素对赤泥脱碱率的影响。研究结果表明,合理的脱碱工艺参数为:液固比8mL/g、CO2体积分数20%、CO2摩尔比40、搅拌速度400r/min和反应温度60℃,该工艺条件下的脱碱率为31.10%。实验结果表明,可以利用含CO2为20%左右的石灰窑尾气对赤泥进行脱碱处理,该工艺能脱除赤泥中的可溶性碱,符合"以废治废"的循环经济理念。     

赤泥处理铅酸蓄电池厂硫酸雾研究

采用固定床动态吸附法研究赤泥对硫酸雾的吸附效果,探讨了赤泥不同煅烧温度、煅烧时间以及填料孔隙率对硫酸雾吸附效果的影响.结果表明,赤泥对硫酸雾具有较好的去除效果.当煅烧温度为750 ℃、煅烧时间为5 h、孔隙率为26%时,赤泥对硫酸雾的去除率最高,能达到95%以上.运用扫描电镜、X 射线衍射、比表面积测定等方法分析了赤泥的结构特征和成分组成,证明赤泥具有较好的吸附性能.     

基于蚁群搜索理论的优化卡尔曼步频预测

为了使智能下肢能够实时地调节膝关节阻尼,使其固有频率与实际步频相符,达到更加接近正常步态的效果,提出了一种基于蚁群搜索理论的卡尔曼步频预测算法.利用蚁群算法在规定的连续域中寻找卡尔曼预测方程中系统误差与测量误差两个参数的最优组合,实现对卡尔曼预测方程的优化.通过获取六组人行走的步频数据进行实验,结果表明:经蚁群算法优化后,卡尔曼预测算法预测得到的步频与后验值之间的误差比跟随方式的误差分别减少了44.10%,43.42%和36.17%,证明了基于蚁群搜索理论的优化卡尔曼步频预测方法在智能下肢控制上具有良好的应用前景.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

进口干红葡萄酒的感官质量与价位的关联分析

感官量化分析进口干红葡萄酒的感官特征,旨在筛选影响中国市场上不同价位进口干红葡萄酒产品的感官特征.实验采集上海葡萄酒市场上价格为100～ 600元且销量较好的9款进口干红葡萄酒样品,进行感官量化品评.品评小组由30名经过葡萄酒风味标准物质训练的学生组成,感官分析过程中要求其对所感知的感官特征用5点标度法进行量化,某一特征的最终量化值是词汇使用频率和强度率的几何平均数.量化数据的主成分分析(PCA)筛选出23种对葡萄酒感官质量贡献显著的感官特征,偏最小二乘回归(PLSR)用12种感官特征拟合出供试酒样的整体质量.结果表明,在100 ～600元价位的进口干红葡萄酒在感官特征上表现出差异,其整体质量与价格正相关,可用部分感官特征回归拟合葡萄酒的整体质量.     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A     

不同侧限条件下红黏土竖向压缩性能响应试验分析

以江西省南昌市典型红黏土为研究对象,通过控制侧限条件和试样含水率实施竖向压缩试验。系统研究了各侧限工况下红黏土强度和变形特征的响应规律。研究结果表明:无侧限、单面、邻面和对面侧限状态的应力-应力关系可划分为四个阶段:(1)压密和弹性变形阶段;(2)非线性强化阶段;(3)软化阶段;(4)稳态流变阶段。抗压强度、残余强度、峰值应变都随着初始含水率的增大呈非线性增加。而三面和四面侧限条件下红黏土抗压强度整体上试样的抗压强度随含水率的升高而降低。在竖向压缩下,裂纹扩展、贯通,形成宏观纵向裂缝,呈现出明显的劈裂破坏特征。含水率一定时,红黏土峰值强度在各侧限条件的大小关系是:单面侧限无侧限邻面侧限对面侧限三面侧限四面侧限。     

一种基于分解的改进的多目标蚁群算法及其应用

提出一种基于分解的、改进的多目标蚁群算法。该算法首先利用Tchebycheff聚合方法将整个Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用蚁群算法同时求解这些子问题。为使解集均匀分布在Pareto前沿,采用基于试探的聚类方法对解集聚类;依据解集的分布重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的Pareto前沿;蚂蚁按照对应的权重距离被分组,同一组蚂蚁共享一个信息素矩阵,该矩阵容纳学习到Pareto前沿子区域的位置信息;每个蚂蚁求解一个子问题,每个蚂蚁拥有自己的启发式信息矩阵;每个蚂蚁拥有多个邻居,蚂蚁选取邻居中的最优解来更新当前解;蚂蚁依据小组信息素,当前解和启发式信息构建新的解。引入自适应变异算子,动态调整蚂蚁邻居的个数,提高算法的收敛速度和解的质量。将该算法与其他相关算法在标准的双旅行商问题进行性能对比,证明该算法有效。     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.