移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。     

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。     

Couple-based particle swarm optimization for short-term hydrothermal scheduling

A novel couple-based particle swarm optimization (CPSO) is presented in this paper, and applied to solve the short-term hydrothermal scheduling (STHS) problem. In CPSO, three improvements are proposed compared to the canonical particle swarm optimization, aimed at overcoming the premature convergence problem. Dynamic particle couples, a unique sub-group structure in maintaining population diversity, is adopted as the population topology, in which every two particles compose a particle couple randomly in each iteration. Based on this topology, an intersectional learning strategy using the partner learning information of last iteration is employed in every particle couple, which can automatically reveal useful history information and reduce the overly rapid evolution speed. Meanwhile, the coefficients of each particle in a particle couple are set as distinct so that the particle movement patterns can be described and controlled more precisely. In order to demonstrate the effectiveness of our proposed CPSO, the algorithm is firstly tested with four multimodal benchmark functions, and then applied to solve an engineering multimodal problem known as STHS, in which two typical test systems with four different cases are tested, and the results are compared with those of other evolutionary methods published in the literature.     

电喷雾质谱法示踪钨回收过程离子的转化路径

将环隙式离心萃取器(ACCs)与电喷雾飞行时间质谱(ESI-TOF-MS)相结合，在线监测了回收过程中的钨萃取行为(宏观)和钨形态的转化路径(微观)，发现宏观萃取反应和微观离子形态转化同时发生并相互补充。伯胺N1923萃取钨在144 s内即可达到萃取平衡，萃取率高达98%以上，同时，酸钨比n(H)/n(W)是一个关键变量，当酸钨比n(H)/n(W)=2.4时，全流程钨回收率超过93%。最后，得到了基于钨形态监测的萃取机理，同时，减少原料液中W1含量，增加W10含量，可有效提高钨回收效率。     

减少手术创伤始终是妇科肿瘤手术快速康复的决定性因素

减少手术创伤始终是快速康复的决定性因素,这一点在目前的加速康复外科研究尤其是复杂手术,如妇科肿瘤手术中尚未得到充分重视。尊重学习曲线、全面规划手术方案、总结失利经验、开展前瞻性研究是解决此问题的主要方案。本文着重讨论妇科肿瘤手术创伤对术后加速康复的影响及可能的改进措施。     

基于(火用)效率目标的环冷机余热回收系统操作参数优化

摘要：针对烧结环冷机余热回收利用率不高的难题，采用分析法建立了评价某钢铁厂烧结环冷机余热回收系统运行效率的效率模型。基于多孔介质模型、局部非热平衡方程、真实气体SRK方程建立环冷机内气固两相换热模型。通过CFD仿真模拟，探究料层高度、循环风机输入烟气温度、烧结矿底部入口风速三项可控环冷机运行工艺参数对系统效率的影响规律。结果表明，料层厚度在1～1.5 m区间每增加0.1 m，效率增加0.8%～1.1%；循环风温在100～140℃之间每增加10℃，效率增加1.4%～1.5%；烧结矿底部入口风速在0.9～1.9 m/s之间每增加0.1 m/s，效率降低0.18%～0.24%。在此基础上，基于工业运行数据建立效率正交试验优化模型，提高了该余热回收系统3.42%的效率。     

一种提高油样中低含量石油磺酸盐分析效率的方法

为了准确分析油田化学驱采出液油样中石油磺酸盐的含量,介绍了一种在油样中加入不同极性溶剂组成的萃取体系的预处理技术,将石油磺酸盐萃取到水相,利用液相色谱仪对其进行检测的方法。取适量油样,依次加入正己烷、二氯甲烷、无水乙醇和蒸馏水,振荡均匀后静置分层,取下层水相溶液进行色谱分析。色谱柱为阴离子交换柱,流动相为甲醇/水和甲醇/盐水(含0.2 mol/L乙酸和0.2 mol/L乙酸铵),梯度洗脱。实验结果表明,该预处理技术联合液相色谱法检测技术分析效率较高,加标回收率高于90%,液相色谱最小定量限10 mg/L,线性范围10～2000 mg/L。该方法可对油样中低含量的石油磺酸盐进行快速定量分析。     

激光立体成形TC4钛合金的热力场演化

激光立体成形能够实现高性能复杂零件的精确成形，但成形过程中的高温度梯度极易导致残余应力和变形，最终影响构件的几何精度和力学性能。通过搭建基板单边夹持原位热变形测量系统，探究了多道多层TC4钛合金成形件在激光立体成形过程中基板温度、变形的演化规律，分析了不同扫描策略对构件热应力场的影响。研究结果表明，构件的变形发展受其热历史驱使，扫描策略对成形件的热变形具有显著影响。     

AHP FUZZY在残采工程方案优选中的应用

为探讨太白金矿回收原采场边部残余低品位矿体的方案，通过层次分析法（AHP）与模糊数学（FUZZY）理论，选取对残采工程影响较大的9个因素，建立优选模型。运用层次分析法确定了各评价指标的权重；采用模糊数学法分析计算各采矿方法的定性、定量指标，分别得到各评价指标的隶属度。最终计算出3种工程布置方案的综合优选度分别为68.1%、69.3%、58.1%，从而沿矿体走向双进路布置确定为最优开采方案。实践表明，采用该模型优选的工程布置方案具有一定的科学性、合理性，值得借鉴与推广。