基于势流理论的渡槽结构动力特性对比分析

推导了基于势流理论的流固耦合系统的有限元基本方程,对两种U形截面(底部加厚和不加厚)的渡槽结构进行了动力特性计算和对比分析.在动力特性分析模型中,水体采用势流体模型进行模拟,考虑了流固耦合作用对渡槽结构的影响.通过对比分析得出:不同水深对两种U形截面渡槽的振型影响均表现在左右两槽横向反向弯曲振动上;底部加厚截面渡槽的横向刚度比底部不加厚截面渡槽的大,这使其能够承受较大水深水体的作用;底部加厚截面渡槽,由于底部纵向预应力筋张拉方便,因而被实际工程设计所采用.     

污水处理过程中溶解氧的模糊神经网络控制

针对污水处理过程中水质变化剧烈，要求溶解氧的质量浓度不一等问题，提出了一种自适应模糊神经网络控制方法，对变参数活性污泥法污水处理系统的溶解氧的质量浓度进行控制，并通过调整量化因子减小系统的静态误差。仿真结果表明该控制方法能够在线调整隶属函数，优化控制规则，将其应用于活性污泥法污水处理系统中可以快速、准确地使溶解氧达到期望要求，并具有较强的鲁棒性。     

某大型金矿废水处理回用设计方案

某大型金矿企业外排废水水质较好,经沉淀处理后可回用于选矿生产工艺,实现废水零排放。分析了金矿企业外排废水水质特点,提出了废水零排放方案,给出了主要处理构筑物及设计参数。     

低活化铁素体/马氏体钢厚板光纤激光焊接接头组织及力学性能分析

针对核聚变反应堆试验包层模块(TBM)中使用的CLF-1低活化铁素体/马氏体钢进行焊接试验,采用15 kW光纤激光,实现了17.5 mm厚CLF-1钢的穿透焊接,得到了正反表面成形良好、无明显缺陷的焊接接头,并对接头显微组织及力学性能进行了分析研究. 结果表明,焊缝区主要为粗大的板条马氏体;熔合线附近热影响区为细小的板条马氏体和少量贝氏体;不完全淬火区为经焊接热循环作用下二次回火的回火索氏体及马氏体双相组织;接头室温及550 ℃高温抗拉强度较高,均断裂于母材;焊缝显微硬度高于母材,且热影响区无明显软化;接头冲击韧性良好. 接头综合力学性能良好.     

基于改进蚁群算法的铁路乘务交路计划的编制

针对提高铁路乘务交路计划编制质量和效率的问题,将乘务交路计划编制问题抽象为单基地、均衡行驶路程的多旅行商问题（MTSP）,引入均衡因子,建立了以乘务交路用时少和子乘务交路间任务均衡为目标的数学模型。针对该模型提出了一种双重策略蚁群优化算法,该算法首先构建满足时空约束的解空间,分别对乘务区段节点和接续路径设置信息素浓度,然后采用双重策略状态的转移概率,使蚂蚁遍历所有乘务区段,最终找到符合乘务约束规则的子乘务交路。最后运用广深线城际铁路数据对设计的模型及算法进行检验,经与遗传算法的实验结果对比分析表明：在相同的模型条件下,运用双重策略蚁群优化算法编制的乘务交路计划乘务交路个数减少了约21.74%、乘务交路总时长降低了约5.76%、交路超劳率为0。运用所设计的模型和算法编制乘务交路计划能够减少乘务计划交路时长,均衡工作量,避免产生超劳交路。     

基于自组织模糊神经网络溶解氧控制方法研究

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络（self-organizing fuzzy neural network, SOFNN）的溶解氧（dissolved oxygen, DO）控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元对网络的贡献及活跃程度。然后,对不活跃的神经元进行删减,以此来对神经网络结构进行自适应的调整,从而满足实际控制要求,提高控制精度。其次,采用梯度下降算法对SOFNN神经网络的各个参数进行实时调整,以保证网络的精度。最后,将该自组织方法用在Mackey-Glass时间序列预测中,结果表明所提出的自组织模糊神经网络具有较好的预测效果;同时将所提出的SOFNN方法在BSM1仿真平台上进行实验验证。结果表明,所提出的自组织模糊神经网络控制方法能够对溶解氧浓度进行较好地控制,具有一定的自适应能力。     

模糊规则相似性计算与性能分析研究

针对模糊规则相似性分析和计算问题,本文对模糊规则相似性计算方法进行了研究。首先,将模糊规则相似性等价地转化为多变量模糊集相似性,并对模糊规则相似性计算方法提出3种应用性能评价指标——可区分性、维数依赖性和计算复杂性。其次,在现有两种模糊规则相似性计算方法的基础上,提出4种新的计算方法,对各种方法进行系统地性能分析和比较。最后,对模糊规则相似性计算进行仿真研究,结果表明了所提应用性能指标的有效性、计算方法的可行性及分析结果的正确性。本文研究结果为模糊规则相似性分析和计算提供了依据,尤其为基于模糊规则相似性辨识和合并的模糊系统与模糊神经网络结构简化奠定了基础,提供了一种新的设计思路。     

带扰动的变频正弦混沌神经网络研究

为了研究变频正弦混沌神经网络(FCSCNN)的抗扰动能力,在该混沌神经元的内部状态中分别引入三角函数和小波函数扰动项,提出了带扰动的变频正弦混沌神经元模型。给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图,分析了其动力学特性。利用该模型构建了新型暂态混沌神经网络,通过选择不同的扰动系数,将其应用于函数优化和组合优化问题上。仿真实验表明,在适当的扰动系数下,变频正弦混沌神经网络能够有效地解决函数优化和组合优化问题,体现了该模型具有较强的鲁棒性和抗扰动能力。     

溶胶-凝胶法GPTS-TEOS-LiClO4-TEG体系杂化材料的制备

用溶胶－凝胶合成方法制备固态GPTS－TEOS-LiClO4-TEG体系杂化材料及相应的薄膜，讨论了制备过程中溶液组成对形成固体凝胶的影响和凝胶形成的化学过程，用交流阻抗谱测定了所制备材料的交流阻抗和离子电导率。     

基于ART 的RBF 网络结构设计

针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐含层节点个数和初始参数,使网络具有精简的结构。对典型非线性函数逼近的仿真结果表明,所提出的结构具有快速的学习能力和良好的逼近能力。