数值流形方法物理覆盖的自动生成

数值流形方法物理覆盖的自动生成在工程应用中具有重要意义同时也是一项困难的工程.它主要包括两个难点,一是几何模型的建立相当耗时耗力;二是数学网格和物理网格的自动生成,从而生成物理覆盖.通过设计AutoCAD软件与数值流形方法程序的集成接口解决了建立高效准确的工程模型的难点问题;通过生成规则等边三角形数学网格系统,并利用由裂隙或块体边界彤成的物理网格对数学网格系统进行再剖分形成物理覆盖.将以上工作一体化就实现了物理覆盖的自动生成.仿真结果表明:可以有效提高数值流形方法程序的效率和准确性.     

生物转化生产稀有糖醇——阿洛醇(蒜糖醇)研究进展

阿洛醇(又称蒜糖醇)是一种低热量六碳稀有糖醇,不会导致肥胖和血糖升高,适合于肥胖、糖尿病人群。此外,因其具有润肠通便等作用,在食品、医药等领域具有重要应用。同时,阿洛醇还是合成其他具有重要生理功能的D/L-型稀有糖的原料。文中介绍了阿洛醇的应用价值、生物合成方法,对生物合成阿洛醇的生物酶、生产工艺及研究进展进行了综述,并对阿洛醇的生物合成进行了展望。     

一种WSN中分簇路由算法的改进

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议对提高网络的寿命有着重要作用,LEACH是一种应用比较广泛的层次路由协议。本文提出一种新的基于最优分簇的无线传感器网络分簇路由（LEACH-O）算法,在簇的形成过程考虑到节点的集中程度和节点的剩余能量,从而减少传感器节点的能量消耗,优化资源利用率。仿真实表明,与传统的LEACH算法相比,该算法配传感器节点间数据传输提供了高效路由,从而延长网络的生命周期。     

NiosⅡ在雷达噪声干扰模拟器设计中的应用

提出了基于NiosⅡ嵌入式处理器的噪声干扰模拟器的设计方法。由控制计算机控制NiosⅡ嵌入式处理器读写相应的表格能够实现产生各种样式的波形。及实现幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）及组合的调制方式。     

热处理对真空热压烧结NiCrCoTiV高熵合金组织结构及耐腐蚀性能的影响

采用真空热压烧结技术制备了NiCrCoTiV高熵合金,并分别在500℃、600℃和700℃下对高熵合金进行18h保温热处理。采用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、电化学测试系统研究了不同热处理温度对高熵合金物相结构、微观组织及耐腐蚀性能的影响。结果表明,高熵合金的物相组成在不同温度热处理后均未发生明显改变,表现出良好的热稳定性。热处理后,高熵合金晶粒细化,析出相减少;热处理温度越高,晶粒细化效果越好。相比于未热处理的试样,热处理后试样的耐腐蚀性能明显提高,并且随热处理温度升高,耐腐蚀性能呈上升趋势。     

结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测

针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的小波神经网络交叉路口短时交通流量预测方法,利用粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,通过定义可变的加速因子,使粒子群算法有利收敛于全局最优解.将粒子群算法的全局优化搜索能力和小波良好的时频局部性质相结合,克服神经网络易陷入局部极小和引起振荡效应现象的缺点.实验仿真结果说明,该算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,并且很好的反映了交通流的特点.     

SLM制备TC4合金微观结构研究

采用SLM技术制备TC4钛合金试样,对TC4的组织特点进行研究,并观察退火处理对TC4成形件显微组织的影响。通过SLM技术制备的TC4合金试样组织主要为α相和针状马氏体,且式样中未发现β相的存在,并存在大量位错塞积。经退火处理后高密度位错消失,针状马氏体分解,组织细化,强度有所下降但塑性提高。     

基于IABC-Elman神经网络的电厂耗煤量短期预测

针对电厂耗煤量具有不确定性的特点及传统Elman神经网络利用梯度下降训练网络参数易陷于局部最优的缺点,基于人工蜂群(ABC)算法,提出了一种改进蜜源更新方式和跟随蜂选择引领蜂方式的改进ABC优化算法,结合进煤量、存煤量和发电量,建立了Elman神经网络电厂耗煤量短期预测模型(IABC-Elman)。实际算例表明,基于IABC-Elman电厂耗煤量短期预测模型结果能达到耗煤量短期预测的标准,与传统神经网络相比具有更高的预测精度。     

基于智能化环境下室内装饰设计人才培养模式研究

科学技术的发展必然带来设计理念的转变,随着智能化技术的不断更新,现代室内设计也发生了质的变革。因此,设计人才的培养尤为重要。本文从智能化工作模式下室内装饰设计人才培养的趋势、室内装饰设计教学中智能化课程体系的构建特色、人才培养模式的创新对室内装饰设计的影响、以及智能化环境下培养的设计人才的市场竞争力四个方面展开论述,旨在表达智能化环境下我们应该培养艺术与技术相结合的人才。