水汽在细微颗粒表面异质核化数值分析

建立蒸汽在同时含有不溶物质与可溶成分的粗糙颗粒表面核化特性数值实验平台,对水汽异质核化晶核形成自由能、成核速率、成核几率、成核临界饱和度、平衡水汽饱和度进行数值分析.结果表明:可溶性盐含量对成核自由能势垒、成核临界饱和度无影响,但对晶核越过自由能势垒进一步长大过程自由能及平衡水汽饱和度影响显著.用自仿射分形理论描述粗糙颗粒表面,将表面粗糙程度与接触角联系起来,研究发现:颗粒表面粗糙度降低了成核自由能势垒,引起成核速率与成核几率迅速增大,成核临界饱和度降低,而对晶核进一步长大过程中水汽的平衡无明显影响.较高的可溶性盐含量有利于核化液滴的长大;颗粒表面越粗糙,越易于核化.     

基于奇异熵的磨粒群特征提取

为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒群图像进行观察分析,应用奇异熵提取磨粒群图像的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨粒群图像上磨粒的形态特征.低频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒尺度大小,其值越大,磨粒越大;高频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒的数量,其值越大,磨粒越多.低频特征参数和高频特征参数可作为磨粒群特征参数.     

微波等离子体法制备纳米钼粉

阐述用微波等离子法制备纳米金属钼粉的原理,探讨了此法制备纳米钼粉颗粒的工艺与影响因素,并以羰基钼为原料制得纳米级钼粉,平均粒径小于５０ｎｍ,还研究了钼粉在空气中的热稳定性。     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

一种用于动态光散射测量的虚拟数字相关仪

根据数字相关的基本原理, 利用高速数据采集卡和实验室虚拟仪器工程平台LabVIEW, 设计开发用于动态光散射测量的数字相关仪. 利用该数字相关仪对动态光散射实测数据进行分析处理, 给出散射光强的时间自相关函数曲线, 反演计算了颗粒粒度, 并与已知粒度进行比较, 得到较好的测试结果.      

基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制研究

针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法.以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线.结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且...     

运动气泡近界面上颗粒速度分布的理论分析和实验测量

利用边界层理论和近似分析方法,从流体在界面上的边界层分离问题入手,推导了非定常流动情况下运动气泡近界面附近颗粒的速度分布,其与由数字相关图象处理技术进行的颗粒成像测速所得的实验测量结果比较吻合。     

粒子群优化模糊PID的塔式起重机定位和防摆研究

针对塔式起重机控制系统是一个大时滞性、时变及非线性的控制系统,无法建立准确数学模型,难以进行精确控制的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数进行在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制性能较差.因此,本文采用粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优...     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。