船舶余热用于海水淡化

蒸馏法制取淡水是目前海水淡化装置中应用最广泛的技术.对利用船舶余热制取海水的工艺流程进行了分析探讨,并进行相关参数计算.     

SVC与发电机励磁的非线性变结构协调控制

针对电力系统的强非线性和不确定性特点及精确反馈线性化的不足,引入自抗扰控制技术设计了能同时改善电力系统功角稳定和电压动态特性的静止无功补偿(SVC)与发电机励磁的变结构协调控制器。扩张状态观测器的动态补偿作用不仅使励磁控制与SVC控制实现解耦,而且使二者均能实现当地信号控制。仿真结果表明提出的非线性鲁棒变结构协调控制器能有效地改善系统的动态稳定性。所设计的控制器对系统运行点和网络结构的变化具有良好的适应性和鲁棒性。     

刘宝万艺术作品欣赏

<正>~~     

激光工艺参数对表面硬度影响规律的研究

通过对45钢样块进行激光相变硬化实验，初步探讨了激光功率和扫描速度变化对表面硬度的影响规律，并通过对移动激光柬作用下工件的加热、冷却速度等温度响应特征参数的分析，对实验研究结果做出了相应的理论解释。     

时间分割的池计算网络及其动力学

为解决针对给定任务构建合适的神经元池问题,提出了一种时间分割的神经元池设计方法,该方法将多个子神经元池顺序连接,每两个相邻的子神经元池之间嵌入一个滞后环节以构成时间分割的神经元池,每个子神经元池只需处理一段时间的信息,从而达到复杂记忆任务分解的目的.输出层可对各子神经元池的状态进行整合以获取不同时段的输入特征.对多阶层振荡器的实验表明,在宏观参数相同的情况下,时间分割的池计算网络比常规池计算网络具有更强的记忆能力,能够产生更加多样化的动力学行为.     

基于相关向量机的煤自燃预测方法

在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。     

改进的排序变异多目标差分进化算法

针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题,提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法（MODE-IRM）。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量,提高了排序变异算子的求解速度;另外,算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值,进一步提高了算法的收敛速度;最后,引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作,提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl~ZDT4,ZDT6和DTLZ6~DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和PlatEMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA;在世代距离（GD）、反向世代距离（IGD）和间隔指标（SP）性能度量指标方面,MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。     

黄粉虫中甲壳素和壳聚糖的提取工艺研究

以微波干燥的黄粉虫为原料,研究了索氏抽提法提取油脂、碱法脱除蛋白质、酸浸法去除灰分、次氯酸钠脱色和浓碱法脱乙酰基制备甲壳素和壳聚糖的工艺．系统分析了不同工艺条件对甲壳素的残留蛋白质含量、灰分含量,壳聚糖的脱乙酰度、粘度的影响,得出制备甲壳素和壳聚糖的最佳工艺条件,以期为工业生产提供依据．     

辽河油田基岩内幕成藏特征研究与探讨

本文主要对辽河油田基岩内幕成藏特征进行了研究与探讨,主要分为四个方面:基岩内幕岩性具层状结构、基岩内幕发育多期次裂缝型储层、基岩内幕多油气源充注、基岩内幕具区域供油窗口,说明了辽河坳陷基岩块体整体勘探具备一定的潜力,为辽河油田基岩油气藏下一步的勘探提供了一定的理论依据。