冷挤压对高合金化7000系铝合金抗腐蚀性能的影响

研究了经固溶-时效和固溶-冷挤压-时效处理的高合金化Al-12.3Zn-3Mg-2.5Cu-0.18Zr-0.07Sr铝合金的微观组织与抗腐蚀性能。结果表明:固溶-时效和固溶-冷挤压-时效状态下高合金化铝合金的晶粒都呈现明显的带状分布,但固溶-冷挤压-时效状态下合金内部亚晶比例明显上升;相比固溶-时效,固溶-冷挤压-时效状态下高合金化铝合金的抗腐蚀性能(剥落腐蚀和晶间腐蚀)有明显的提高,可见冷挤压变形是提高7000系铝合金腐蚀性能的有效手段。     

多Sink动态传感器网络主动式分层定位方法

针对多Sink动态无线传感器网络，提出一种主动式分层定位方法，采用事件驱动的主动式分层定位，不但能减少传感器节点的定位开销、延长网络的寿命，而且能够适应节点动态移动的场景。     

基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法

引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法。该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式。仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法。将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果。     

联合无线资源管理技术的改进型垂直切换算法

针对移动主机在垂直切换过程中无线资源的合理分配问题,基于通用移动通信系统(UMTS)和无线局域网(WLAN)构建的无线异构网络环境,按照不同业务的服务质量(QoS)优先级,提出一种联合带宽借用、负载均衡机制的新型垂直切换算法;建立基于Matlab的性能评估仿真平台,对新呼阻塞率、掉话率进行分析。结果表明,该算法可以在维持较小阻塞率的情况下,有效减少掉话率,保证QoS需求高的话音业务取得很好的服务质量。     

基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率。将提出的改进型蚁群算法求解经典的TSP问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高。     

CAR：一种MANET环境下的P2P资源定位与获取算法

针对移动自组网(MANET)环境的特殊性,引用DHT思想,设计了一种适于MANET环境的基于地理位置信息的分层散列索引结构GH2I。基于该结构,设计了一种移动对等(MP2P)覆盖网络资源定位与获取算法CAR。从而实现一种MANET环境下的具有较好可扩展性、资源查找与获取高效性以及移动环境适应性的MP2P网络。     

FCX系列智能变送器的工作特点及现场应用分析

本文叙述了富士电机FCX系列智能变送器结构特点以及在中石化沧州分公司现场应用的常见情况分析和解决方法.     

高性能球墨铸铁在汽车底盘轻量化中的应用

介绍了高性能球墨铸铁的发展现状及优异性能,并结合汽车轻量化需求,分析了等温淬火球墨铸铁材料在汽车底盘上的应用趋势,最后介绍了等温淬火球墨铸铁在实际生产中的应用。     

基于时变Sigmoid 函数的鲁棒PSO 算法

在样本规模有限的情况下, 为了提高算法的鲁棒优化性能, 提出一种基于时变(随迭代次数变化) Sigmoid 函数的鲁棒粒子群优化算法. 采用拟蒙特卡罗积分方法近似估计有效目标函数, 以时变Sigmoid 函数为基础, 设计各代各样本规模的选取概率. 迭代前期, 样本规模期望值较小, 加快了算法探索速度; 迭代后期, 样本规模期望值较大, 提高了算法的开发精度. 标准测试函数仿真结果显示, 所提出方法具有较优的鲁棒优化性能.

     

不确定环境下基于鲁棒粒子群优化的物流射频识别网络优化

针对电子标签位置不确定的物流射频识别(radio frequency identification,RFID)网络优化问题,综合考虑覆盖率、负载平衡程度、成本,建立了鲁棒优化模型.为求解负载平衡程度,采用基于Korobov点阵的蒙特卡洛方法.为减少计算量,提高算法寻优能力,提出一种基于不对称时变S–形(Sigmoid)函数的鲁棒粒子群算法(PSO).样本规模仅取部分较小整数、部分较大整数.仅在算法迭代后期,样本规模期望值大,保证算法开发精度;在较多迭代次数中,样本规模期望值小,加快算法探索速度.仿真实验表明,该方法具有较佳的搜索性能.