具有平行批处理机的多目标FJSP问题研究

针对具有平行批处理机的多目标柔性作业车间调度问题,建立以最大完工时间、最大机器负荷和能耗为优化目标的数学模型,并提出了一种多种群MOEAD算法进行求解。算法结合了多种群策略的优势,三个子种群分别采用了WS、TE和BI三种聚合函数进行协同搜索,保持种群多样性的同时扩展了算法的搜索广度。设计了符合问题特性的进化算子和局部搜索策略,提高算法整体搜索性能。通过标准的FJSP算例和符合问题特性的实际数据,验证了所提算法的可行性与有效性。     

山西尊村引黄灌区管理体制改革模式

通过分析山西尊村引黄灌区的灌溉管理和体制改革现状,提出灌区应结合其灌溉特点,因地制宜逐步实施经济自立灌区管理模式.     

L-赖氨酸和L-组氨酸对低盐乳化肠品质特性的影响

为了探究氨基酸对低盐乳化肠品质的影响，以猪肉乳化肠为载体，在40%氯化钾替代食盐的条件下，设置6组氨基酸替代组：0.4%、0.8%L-赖氨酸，0.4%、0.8%L-组氨酸，以及0.6%、1.2%的混合氨基酸（L-赖氨酸质量∶L-组氨酸质量=1∶1）。通过对乳化肠pH、色差物理指标测定，采用电子鼻、电子舌和TPA仪器测定（硬度、弹性、内聚性、咀嚼性、回复性）的测定，研究L-赖氨酸、L-组氨酸和混合氨基酸对低盐钠乳化香肠出品率、pH、色泽、质构、感官、滋气味等品质的影响。结果表明：这两种氨基酸及其混合氨基酸均能显著提高低盐乳化肠产品的出品率、pH、红度和黄度，并对质构指标有显著影响（P <0.05）。     

基于马尔可夫优化的高效用项集挖掘算法

基于树型和链表结构的高效用项集挖掘（HUIM）算法通常需要指数量级的搜索空间，而基于进化类型的挖掘算法未能充分考虑变量间的相互作用，因此提出一种基于马尔可夫优化的HUIM算法（HUIM-MOA）。首先，采用位图矩阵表示数据库和使用期望向量编码，以实现对数据库的快速扫描和效用值的高效计算；其次，通过计算优势个体间的互信息估计马尔可夫网络（MN）结构，并根据它们的局部特性使用吉布斯采样以产生新的种群；最后，为防止算法过快陷入局部最优和减少高效用项集的缺失，分别采用种群多样性保持策略和精英策略。在真实数据集上的实验结果表明，相较于次优的基于粒子群优化（PSO）的生物启发式HUI框架（Bio-HUIF-PSO）算法，在给定较大最小阈值的情况下，HUIM-MOA可以找到全部的高效用项集（HUI），收敛速度平均提升12.5%，挖掘HUI数平均提高2.85个百分点，运行时间平均减少14.6%。HUIM-MOA较进化型HUIM算法有更强的搜索性能，能有效减少搜索时间和提高搜索质量。     

一个新的太阳电池显式模型以预测在任何太阳辐照度和温度时的I-V

采用求解满足实验结果的微分方程，建立一个三参数的显函数模型。经过22条实验数据的验证肯定该模型的正确性。更好的结果是该工作成功地发展出次级模型即模型参数同太阳辐照度及温度的定量关系，从而实现用太阳辐照度和温度预测太阳电池的I-V。     

低成本高硅铝比Beta分子筛制备及其经济效益分析

高硅铝比Beta分子筛作为重要的加氢裂化催化剂酸性组分,在提高油品低温流动性方面应用广泛,传统的生产方案采用大量的有机模板剂且需要改性才能使用,成本高昂。采用水热晶化法,通过引入晶种降低模板剂使用量的方式一步法合成出硅铝比大于40的Beta分子筛,并利用XRD、SEM等方法分析表征样品。该分子筛可直接用于加氢裂化催化剂,其催化活性及选择性与传统方法得到的改性Beta分子筛相当,且合成及改性的综合成本相对于传统方法降低了23.30%,用其制备的催化剂相对于现有工业参比催化剂成本降低了9.32%。     

建筑3D打印胶凝材料工程性能评价体系研究

在相关研究的基础上归纳总结了建筑3D打印胶凝材料的工程性能，包括可打印性、力学性能等，其中，可打印性包括流动性、可挤出性、可建造性、凝结时间、一次打印长度、挤出形态质量等；力学性能包括抗折强度与抗压强度。此外，选取可打印性与力学性能所包含的指标作为影响因子，利用层次分析法确定了因子权重，提出了因子赋值标准及评价结果分级标准，建立了建筑3D打印胶凝材料的工程性能评价体系，并设计正交试验计算性能指标值，对材料的工程性能进行了评价，可为3D打印胶凝材料工程性能相关研究提供参考。     

考虑周向间隙的摆线针轮承载接触分析

针对传统算法未考虑摆线轮实际运动形式导致结果与实际不符的问题，以RV减速器中摆线针轮副为研究对象，提出一种考虑周向间隙的摆线针轮承载接触分析方法。基于公转与自转坐标系，确定最先接触齿对相对位置，建立周向间隙几何分析模型；根据转化机构法与坐标变换原理，将周向间隙作为啮合间隙，计算待啮合点位置；应用变形协调条件、赫兹接触理论、扭矩平衡方程，建立周向间隙下的摆线针轮承载接触分析模型；分析不同输入转角下的啮合齿数、啮合力、接触应力和传动误差。结果表明，啮合齿数、传动误差呈现周期性变化，啮合力和接触应力在摆线轮齿廓曲线凹凸过渡点处产生突变，全周期下的最大啮合力和最大接触应力大于初始位置，因此该方法为摆线针轮副的承载传动特性分析提供理论基础。     

基于大数据和循环神经网络在静态监测设备故障的预测研究

本文开展了基于监测大数据和循环神经网络技术对静态监测设备的故障预测研究，并根据实时监测到的各种数据，找出在结构监测中的关键性能指标，以此作为本次研究的训练特征，并将其输入到建立的TensorFlow2的神经网络模型之中，根据神经网路模型所输出的数据来预测监测现场是否存在设备故障。