基于企业核心竞争力的中部企业“多梯制”人才发展通道研究

从提高中部企业核心竞争力的角度出发,对中部企业人才发展通道不畅的现状和原因进行分析,提出建立管理人才、技术人才和技能人才“多梯制”发展通道的构想,试图通过充分发挥人才资源的作用来有效整合其内部和外部的各种资源,不断推陈出新,提升企业的核心竞争力,使中部企业在日益激烈的市场竞争中始终立于不败之地,实现中部地区的快速崛起。     

强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。     

国外离心机转鼓强度计算方法的分析

介绍以原苏联为代表和以英、法为代表的两种离心机转鼓强度计算标准的内容和方法,并进行了比较和分析。     

离心机转鼓应力分布状态的研究

本文介绍了对离心机转鼓应力分布状态的研究。内容包括转鼓应力的实验测量,实测结果与按轴对称有限单元法、一般工程计算方法、苏联标准进行计算所得的结果比较,初步评述各种计算方法。图22。表4。参考文献6。     

改进的混合蛙跳算法及其在多阈值图像分割中的应用

针对混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)存在的计算复杂度高、优化效率不理想等问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)。在原始 SFLA的基础上进行如下改进:首先,将其中每次只更新组内最差青蛙的方式改为更新组内所有青蛙的方式,这既增大了获得优质解的概率,又省去了调整组内迭代次数的步骤,从而提升了优化效率和可操作性;其次,将基于局部最优更新的方法和基于全局最优更新的方法融合为一种混合扰动更新方法,从而避免了复杂条件的选择步骤,进一步提升了优化效率;最后,去掉随机更新方式,以免优质解被破坏,从而提高了整体的优化性能。将 ISFLA 用于 CEC2005和CEC2015连续基准函数的优化测试和基于Renyi 熵的灰度和彩色图像分割的多阈值选择实验中,结果表明,与 SFLA 和state-of-the-art的LSFLA 相比,ISFLA 具有更高的优化效率,更适用于多阈值图像分割的阈值选择。     

灰狼优化与差分进化的混合算法及函数优化

灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是近年被提出的一种新型智能优化算法,具有收敛速度快和优化精度高的特点,但对于一些复杂优化问题易陷入局部最优。差分进化(Differential Evolution,DE)算法的全局搜索能力强,但其性能对参数敏感,且局部搜索能力不足。为了发挥二者各自的优点并弥补存在的缺陷,提出了一种灰狼优化与差分进化的混合优化算法。首先使用嵌入趋优算子的GWO算法搜索,以便在更短的过程中获得更高的优化精度和更快的收敛速度;然后采用自适应调节参数的差分进化策略来进一步提高算法对复杂优化函数的寻优性能,从而获得一种高性能的混合优化算法,以便能更高效地解决各种函数优化问题。对12个高维函数的优化结果表明,与标准GWO,ACS,DMPSO及SinDE相比,新的混合优化算法不仅具有更好的收敛速度和优化性能,而且具有更好的普适性,更适用于解决各种函数优化问题。     

虹吸刮刀卸料离心机操作及进展

本文论述虹吸刮刀卸料离心机的工作过程及原理,并与普通刮刀卸料离心机相比较。此外还介绍几种不同结构的虹吸鼓和抽气装置。     

加强箍对离心机转鼓强度的影响

本文就如何改善转鼓内的应力分布,提高转鼓的承载能力,从采用转鼓加强箍的角度进行了探讨,并提出一种计算转鼓筒体与加强箍之间的合理过盈量的方法。     

离心机转鼓强度计算

本文通过工程计算与有限元计算比较及模型转鼓实测验证,对离心机转鼓强度计算中安全系数的选取、边缘应力的计算、转鼓底厚度的确定等存在的问题提出了看法。