倒U型泄洪洞水力特性试验研究

雷公洞枢纽是岩溶地区堵塞溶洞形成的水利水电工程,受其特殊的地形地质条件限制,泄洪洞采用了较为罕见的倒U型布置,洞内最大水头140m,下游陡坡泄槽段最大流速高达50m/s左右,各种因素使得本工程泄洪洞水力特性变得十分复杂.通过模型试验研究这种高水头、高流速且布置形式特殊的泄洪洞水力特性:水流流态、压力、流速以及空化情况等,并比选了不同的闸门方案及闸门槽与下游泄槽之间的衔接段体型,给出了泄洪洞体型的优化修改意见,研究成果可为类似工程设计提供参考.     

高等院校供暖系统常见问题及节能优化研究

高等院校供暖系统常见问题主要表现在水平衡失调、循环水泵控制方式不合理、缺乏实时监测和调控等方面,针对这些问题应采取分时分区供暖、循环水泵变频控制、实时监控温度补偿等手段,实现校园供暖系统的节能优化运行.     

解无约束最优化的超抛物面法

介绍了一种新的解无约束最优化的直接方法—抛物面法,它是在+1中找到不在同一超平面的+2个点,通过这些点确定一个超抛物面,以抛物面的顶点替换+2个顶点中函数值最大的点.重复上述步骤,以期达到更好的点.数值试验表明,尽管收敛速度不理想,但算法还是可行的.     

固定床吸附法提取发酵液中乳酸的工艺条件优化

预处理后的乳酸发酵液,经过5种树脂对吸附及解吸性能的筛选,确定选用弱阴离子树脂D301G从发酵液中提取乳酸.在正交试验优化基础上,得到该树脂单级工艺最佳操作条件为:时间3h、发酵液浓度86.0g/L、pH值为3,此时交换容量为237mg/g.又测定了流速和高径比对固定床吸附操作的影响,最终确定流速为1mL/min,高径比为10.8:1是最优固定床吸附工艺条件,并绘制该条件下的穿透曲线,此时穿透时间为60min,交换容量为193mg/g.     

基于增广拉格朗日乘子法的水平井射孔密度分布研究

合理的孔眼密度分布能改善水平井入流剖面,有利于延缓水、气锥进。考虑水平井井筒内摩擦损失和加速损失的影响,基于Landman油藏渗流模型,建立了以孔眼位置为优化设计变量、均匀入流剖面为约束条件、水平井产量或生产压差为目标函数的射孔优化模型。采用增广拉格朗日乘子法对有限导流水平井的射孔密度分布进行优化研究。优化结果表明,为获得尽可能均匀的入流剖面,沿水平井跟端向指端方向射孔密度逐渐增加,约在井筒长度的3/5位置附近取得最大值,在趾端处降低;均匀入流剖面下的产量较均匀射孔水平井的产量低。     

基于小生境遗传算法的YKK系列高压电机优化设计

为了使YKK系列电机最终实现高效节能的目的,并且满足生产实际中所提出的各种约束要求,引入了小生境遗传算法进行电机的优化设计.针对中型高压电机定子成型线圈的结构以及三圆尺寸相对固定的实际情况,对小生境遗传算法进行相应的改进,有效地避免了优化算法易于局部收敛的问题.结果表明:与初始方案相比较,电机的设计结果满足了高效电机所提出的技术指标.并且电机的体积得到了缩小,节约了电机的有效材料.证明了改进的小生境遗传算法的可行性及优越性,并具有工程实用价值.     

QPSO算法在朴素贝叶斯分类上的应用研究

朴素贝叶斯分类假定类条件独立,使得所选数据集的条件属性集在预处理时必须进行属性约简,如果处理不当,就会造成分类的不准确.本文分别对在训练集上随机选取的属性子集组成粒子,构造适应度函数,从而构建了朴素贝叶斯分类器,并利用量子粒子群算法对分类效果进行择优操作.实验证明,其分类效果优于传统的朴素贝叶斯分类方法.     

改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

大型燃煤火电机组节能评价与系统优化

加强大型燃煤发电机组的能效分析与节能管理,有效降低已投运机组的能耗水平,在当前仍然是重要和紧迫的任务。基于系统节能评价技术与耗差分析方法,选取两台当前火电主力600 MW等级机组,按照科学的节能评估方法学,通过对系统、设备运行经济性水平开展系统性评估,准确掌握当前能耗水平偏差,科学识别和分析节能潜力,有针对性地提出系统的节能技术改造、检修优化措施,取得了良好的节能降耗效果。     

高等智能·机制主义·信息转换

提出了一种全新的人工智能研究方法,称为第4方法,或“机制主义”方法,从智能生成的共性核心机制入手探讨智能的本质. 结果发现,在一般情形下,智能生成的共性核心机制表现为“信息—知识—智能转换”. 进一步研究发现,知识是一个生态系统,它从欠成熟的经验性知识生长为成熟的规范性知识,再进一步生长为过成熟的常识性知识. 可以证明,此前互不相容的结构主义、功能主义、行为主义3种国际主流方法分别是机制主义方法在不同知识状态下相辅相成的特例,于是在“机制主义”框架内实现了和谐的统一,从而形成了人工智能的统一理论. 更有意义的是,还可以证明,机制主义方法更一般的表述是“信息转换”,它是研究高等智能(AI)的有效方法,与物理学的质量转换和能量转换同样重要.