东海原甲藻和链状亚历山大藻对硝酸盐和氨盐的生理响应

比较研究了硝酸盐和氨盐培养下,两种甲藻(东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense Lu)和链状亚历山大藻(Alexandriumcatenella DH01))对氮营养盐的生理响应.结果表明,两种赤潮生物的最大比增长率均随着培养液中硝酸盐浓度的升高(20～80μmol/L)而增加,且硝酸盐培养下的最大比增长速率高于同浓度的氨盐,表明在高浓度下,硝酸盐是适宜的氮源.东海原甲藻硝酸还原酶活力(1.14～5.20 fmol/(cell.L.min))与硝酸盐吸收速率呈正相关,链状亚历山大藻中则未检测到硝酸还原酶活力;两种赤潮生物谷酰氨合成酶活力对硝酸盐和氨盐的响应存在差异,链状亚历山大藻谷氨酰胺合成酶活力(10.93～30.97 pmol/(cell.L.min))要远高于东海原甲藻(0.34～0.95 pmol/(cell.L.min)).两种赤潮生物对硝酸盐和氨盐的不同生理响应可能是引起赤潮期间种群更替的一个重要原因.     

一种有源滤波器的PWM变换器优化控制方法

有源滤波器PWM变换器具有延迟环节,难以实现优化控制.分析了PWM变换器的PID控制原理及其无法实现优化控制的原因,指出了实现的方法、条件并建立相应的数学模型.总结出一类时滞系统状态观测器的统一表达式和ITAE优化控制律.根据PWM变换器的特点,提出了将ITAE优化控制律和PID控制器结合实现对PWM变换器的优化控制的方法.MATLAB仿真结果表明,ITAE优化后的控制器能够快速跟踪信号,具有相对其他优化方法更好的动态性能.     

海洋二甲基硫的研究进展

近20年来,海洋二甲基硫研究一直是海洋科学研究领域中的一个热点,生源硫化物－－二甲基硫,是海洋主要的挥发性硫化物,也是大气硫化物的重要来源,其在大气中的氧化产物关系着酸雨形成、全球气候变化等全球变化问题,因此该研究有着重要的意义,国际上许多大型研究计划都将其作为一项重要的研究内容,根据20多年来国际上有关海洋二甲基硫的研究成果,对二甲基硫的生产机制、转化过程、海－气通量及其对全球变化的影响等方面进行了分析总结,并结合我国这方面的工作,对该领域今后的发展趋势进行了展望,以期为我国的海洋二甲基硫研究提供参考,促进我国在该研究领域与国际接轨。     

叶绿素现场连续测定的基本原理及其数据校正

介绍小型荧光计在走航过程中连续自动测定叶绿素的基本原理及其仪器的校正,并与台湾海峡及厦门西海域萃取荧光法测定叶绿素浓度进行对比,讨论了结果的差异性。     

草酸盐共沉淀法制备超细Ce0.8Y0.2O1.9粉体的工艺条件

使用草酸铵作为沉淀剂,用共沉淀法制备超细Ce0.8Y0.2O1.9粉体,研究了沉淀反应温度、沉淀剂初始浓度、沉淀方式和洗涤介质对粉体比表面积和粒度的影响;采用X射线衍射(XRD)和扫描电镜(SEM)对产物的性能进行表征,BET法测定样品的比表面积,计算粉体颗粒的平均晶粒度和平均等效直径dBET及产物的产率,并由此确定了较佳的工艺制备条件.     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

一种改进的电网故障诊断解析模型

电网故障过程中保护和断路器动作及告警信息的不确定性,使原有的电网故障诊断完全解析模型存在多解和误诊,因此本文通过解析保护和断路器动作以及告警信息的不确定性,构建一种电网故障诊断的改进解析模型.该模型利用保护和断路器的误动与拒动概率以及告警信息的漏报与误报概率,赋予保护和断路器不同权值,使模型更加合理.此外,通过解析故障过程中保护和断路器的动作状态,降低模型中待求变量的维数.算例仿真结果表明本文方法有效,诊断结果唯一.     

基于改进支持向量机的永磁驱动器设计

将多输出支持向量机回归方法与模糊化理论相结合,提出一种永磁驱动器的设计方法.首先,引入空间粒子群优化算法对合成核多输出支持向量回归模型参数进行寻优,在此基础上通过实验法建立了永磁驱动器的性能与结构参数的多目标回归模型;然后,运用模糊理论将多目标转化为单目标,建立了设计问题的数学模型并利用空间粒子群算法进行求解;最后,通过模型精度分析以及ANSYS仿真和样机的测试,验证了该方法的有效性.     

基于等效磁路的PMECD变种群规模遗传多目标优化设计

基于等效磁路模型,提出了一种使用引入死亡和战争因素的变种群规模遗传算法进行永磁涡流驱动器的多目标优化设计的方法.首先建立磁场分析模型,推导关键参数的解析表达式.在此基础上,以永磁体厚度、极弧系数、铜盘厚度以及永磁体个数为变量,以输出转矩、转动惯量和驱动器体积为优化目标,提出了基于熵值权重的永磁驱动器多目标优化函数,然后应用引入死亡和战争因素的变种群规模遗传算法来优化结构尺寸.优化结果得到了实验以及有限元仿真的验证,并且与其他算法进行了比较.结果表明,相比其他优化算法,该基于解析模型的变种群规模遗传算法在结构参数优化设计中有很好的计算效果.