基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题,提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正优化算法的进化学习公式,提高算法在约束边界区域的搜索能力;通过引入一种基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护策略,在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto前沿的分布性。实验结果表明,所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto前沿。     

一种基于案例的多准则排序方法

针对带有间接偏好信息的多准则决策问题, 首先利用加性效用函数理论提出一种排序方法, 该方法通过构建一个简单的优化模型, 得到与间接偏好信息相容的各评价值的效用; 然后, 利用线性插值方法计算出剩下方案各评价值的效用, 进而得到所有方案的综合效用及排序; 最后, 通过实例验证了该方法的有效性和可行性.

     

具有随机采样特性的网络化系统H∞ 滤波

研究一类具有随机采样特性的网络化系统H∞滤波问题.通过将传感器的随机采样过程建模成马尔可夫链,将数据量化作用转化为模型的参数不确定性,并用二值随机变量描述丢包过程,从而用一个多随机变量的马尔可夫不确定性模型来描述滤波误差系统.应用Lyapunov稳定性理论和随机系统分析方法,导出了滤波误差系统随机稳定且具有给定H∞性能的充分条件,并给出了滤波器的设计方法.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一种广义分子计算模型及其在 NP问题中的应用

目前各种分子计算模型多基于生物技术,求解一个问题的分子计算机算法很难不作修改地应用于其他类似的问题,尚不似传统计算机般通用。为此,提出一种基于图灵机的广义分子计算模型,其由一台单带图灵机、一条单向只写带和一条工作带组成,通过只写带与工作带之间特殊的映射函数实现并行的同时读、写操作。实验说明了该模型能够在多项式时间求解NP完全的满足性问题（SAT）,比现有分子计算模型在计算准确性和通用性上存在明显优势。     

基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测

研究利用BP网络建立了对PP/CaCO3复合材料性能进行预测的模型,并在此基础上建立了PP/CaCO3复合材料拉伸强度、冲击强度和复合态结构之间的关系.结果表明,该模型有着较好可信度,与实验现象也有着较好的符合;利用该模型证明了分散相粒子粒间距、EPDM层厚度是影响其材料冲击强度,并决定其脆-韧转变的最重要因素,并证明了EPDM层厚度的临界值大约在0.05μm左右.     

水性环氧内舱涂料的研制

研制了水性环氧内舱涂料.讨论了颜料体积浓度、环氧树脂与固化剂配比、活性稀释剂用量、防腐颜料及助剂等因素对漆膜性能及应用的影响.     

水乳剂用壬基酚聚氧乙烯配磷酸酯的合成

以壬基酚聚氧乙烯醚(TX-10)、P2O5为原料,合成了水乳剂壬基酚聚氧乙烯醚磷酸酯。通过对还原剂用量等因素的讨论,确定最佳工艺条件为:次亚磷酸钠用量为TX-10的0.4%,n(TX-10)∶n(P2O5)∶n(H2O)=2∶1∶0.8,反应温度60℃,反应时间5h。在此条件下产品的酯化率为96.84%。     

HZSM-5固载苯并噻唑离子液体催化合成烷基糖苷及其动力学

以自制苯并噻唑离子液体([HBth]HSO4)为活性组分，HZSM-5分子筛为载体，通过过量溶剂浸渍法制备了固载型苯并噻唑离子液体催化剂([HBth]HSO4/HZSM-5)并用于催化合成烷基糖苷，通过傅立叶变换红外光谱、N2物理脱附、场发射电子显微镜和X射线衍射对催化剂结构进行表征，结果表明，[HBth]HSO4被成功地引入到HZSM-5载体的表面及孔道内。当催化剂用量为1.5 wt%，反应温度为105℃，醇糖摩尔比n(葡萄糖):n(辛醇)=6:1时，辛基糖苷得率达148.8%（产物质量/葡萄糖的质量?100%）。底物拓展及催化剂稳定性研究结果表明，[HBth]HSO4/HZSM-5对烷基糖苷及其衍生物都具有良好的催化效果，且催化剂能稳定循环使用四次，活性组分流失是催化剂失活的主要原因。通过对烷基糖苷催化合成机理和动力学的研究，确定了动力学方程。     

固体酸催化合成肉桂酸甲酯

固体酸能够代替硫酸作为酯化催化剂.介绍了对甲苯磺酸、氨基磺酸、强酸性阳离子交换树脂、六水三氯化铁、聚氯乙烯三氯化铁树脂、五水四氯化锡、十二水合硫酸铁铵、一水硫酸氢钠、硫酸氢钾、硼酸、固体超强酸和杂多酸等固体酸催化合成肉桂酸甲酯的方法.     

WSN中基于线性规划的多类别目标覆盖算法

多类别目标覆盖问题是目前无线传感器网络中的研究热点。针对现有目标覆盖算法在时间效率、网络生命周期等方面的不足,将多类别目标覆盖问题建模为基于线性规划的网络生命周期最大化问题,提出一种基于分簇的目标覆盖算法。该算法依据节点的剩余能量和感应能力,在每个簇结构内求解最优覆盖集的基础上得到接近于最优解的全局覆盖集,进而调度节点相应的感应模块去覆盖其感知范围内同属性的目标。实验结果表明,该算法是有效的,在网络生命周期和时间效率等方面均优于CWGC方案,接近于线性规划最优值。