纳米Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料的合成及电化学性能

采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn₂O₄的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄样品的颗粒尺寸约为70～100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g^-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g^-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g^-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复...     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

Fe掺杂对BiTaO_4陶瓷样品介电和铁电特性的影响

为探究Fe掺杂对BiTaO4陶瓷样品介电特性和铁电特性的影响,采用传统固相烧结法制备了Bi Ta1-xFexO4-x(x=0,0.01,0.03)陶瓷样品,利用X线衍射仪和扫描电子显微镜对样品的晶体结构和表面形貌进行分析,利用精密阻抗分析仪和铁电分析仪对样品的介电性能和铁电性能进行检测.结果表明:Fe掺杂没有明显改变样品的晶体结构;随着Fe掺杂量的增加,样品的介电常数表现出较好的稳定性,介电损耗略有减小,且基本保持在tanδ=0.05以下,其漏电流先增大后减小,且掺杂样品均可得到比较完整的电滞回线.     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

利用塑性5ε_t与中性层偏移的二辊矫直辊型设计方法

为了提高棒材二辊矫直机的矫直精度,依据棒材矫直工艺特点和矫直辊磨损区域分析,提出了"凹三凸二"的矫直辊组合形式及辊型设计方法。在辊型设计过程中,根据棒材矫直的实际变形规律,提出了塑性5εt矫直应力应变拟合原则,更加准确地描述了棒材矫直变形的应力应变关系;结合微元法对矫直棒材内部金属的受力状态及中性层偏移进行分析,推导出了含有硬化系数与中性层偏移的新弯矩比公式。在此基础上,通过对矫直力与辊面磨损关系以及残余应力和弹性芯对隐患挠度影响的综合分析,精确给出了矫直不同规格棒材时辊腰段的反弯曲率比范围,从而能最大限度地降低辊面磨损,克服因残余应力回复而导致矫直质量不稳定的缺陷。基于上述理论和方法,给出了具体设计实例,并对矫直过程进行了数值模拟分析,给出了矫直过程中影响棒材矫后精度的各参量状态。结果表明:设计辊型的残余直线度为0.64mm/m,隐患挠度为0.202 4mm/m,预测弹复后直线度小于0.85mm/m,从而显著提高了棒材的矫后精度及其稳定性,同时也验证了该设计理论与方法的正确性及有效性。     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。