印度一次性卫生用品市场

随着近年全球经济的一体化,新兴市场成为全球资本的追逐对象,在金砖四国中,印度市场也吸引了全球的目光,本文从印度的官方网站,卫生行业研讨会分享的数据,以及通过近几年和印度当地客户的沟通和走访,整理归纳了一些数据和信息,希望能给行业的同仁们提供一些参考,也希望能有行业同仁不吝指正。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

考虑动态资源和工件批量约束的柔性车间生产调度

针对实际车间生产调度过程中车间设备资源受上一调度周期剩余任务影响、工件批量和加工路径柔性等问题,构建考虑设备动态负荷和工件批量约束的柔性车间生产调度模型。提出双层嵌套式遗传算法:外层遗传算法确定工件批量划分和各子批零件的工艺路径,并设计一种基于设备优选法的解码算子来确定个体对应的批量划分中各子批零件的工艺路径;内层遗传算法确定外层遗传算法个体所对应的工件分批和加工路径约束下的调度方案,调度方案的完工时间和超出交货期时间将反馈到外层遗传算法中,用于综合评估当前分批和加工路径方案的性能,实现综合优化。最后在柔性调度标准案例10×10案例基础上增加批量、交货期、设备资源等约束,对所提模型和算法进行测试,结果表明所提算法在对工件进行合理分批和工艺路径确定的同时,能够优化调度结果,满足产品交货期和设备资源约束。     

基于有限元的轻量化焊接桁架结构优化设计

采用经验公式进行强度验算的传统方式已经不适应当前复杂化的桁架结构设计,通过ANSYS软件进行有限元模拟优化分析进行结构设计是新的技术手段。利用ANSYS Workbench软件,进行静态分析、屈曲分析和响应面分析,通过协同设计、逐步优化的方式,最终得到斜四棱柱式焊接桁架结构。通过瞬态分析对其最大承载力进行预测,结合实验验证了预测承载力的准确性。结果表明:基于ANSYS有限元优化的结构与试验焊接桁架的承载能力接近,对桁架结构失效变形预测准确;通过逐步优化的方式有效提高桁架结构单位质量的承载力,实现结构轻量化。     

激光脉冲编码抗有源干扰效果研究

激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响；抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响；LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。     

基于农村土地承包经营权AutoCAD二次开发技术的研究

针对目前全国开展的农村土地承包经营权调查的主要生产环节,包括数据采集、图形制作、属性录入等工序,基于Auto CAD平台,采用C++语言进行了二次开发,实现了对承包地块、界址点、界址线等要素属性值的自动提取、批量赋值和修改,方便了外业生产,提高了工作效率,有一定的实用价值。