排序方式: 共有30条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
立式辊磨系统产量偏低,用GLS选粉技术对该磨选粉系统进行改造,并在喂料系统启用锁风式重型板喂机。结果表明:立磨系统改造后产量由370~390t/h提升到430~440t/h;每吨产品电耗由22kWh/t降至19kWh/t;GLS型选粉机异形导风叶片、异形转子叶片、动态气流密封装置的使用寿命是原有选粉机同部位装置使用寿命的2~3倍以上;锁风式重型板喂机减少了系统漏风量且降低了设备故障率。 相似文献
2.
3.
4.
一种改进的多目标粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性. 相似文献
5.
根据部分多值逻辑的完备性理论和部分三值逻辑中准完备集的最小覆盖,给出部分三值逻辑中Sheffer函数的判定算法。 相似文献
6.
对于软测量模型参数估计问题, 针对传统梯度法求解非线性最小二乘模型时依赖初值、需要追加趋势分析进行验证和无法直接求解复杂问题的缺陷, 提出将参数估计化为约束优化问题, 使用混合优化算法求解的新思路。为此提出一种自适应混合粒子群约束优化算法(AHPSO-C)。在AHPSO-C算法中, 为平衡全局搜索(混沌粒子群)和局部搜索(内点法), 引入自适应内点法最大函数评价次数更新策略。对12个经典测试函数的仿真结果表明, AHPSO-C是求解约束优化问题的一种有效算法。将算法用于淤浆法高密度聚乙烯(HDPE)串级反应过程中熔融指数软测量模型参数估计, 验证了方法的可行性与优越性。 相似文献
7.
在深入研究部分二值逻辑中Sheffer函数的基础上,根据部分二值逻辑中准完备集的最小覆盖,提出了一种高效地构造部分二值逻辑中Sheffer函数的算法,此算法能够构造出部分二值逻辑中的全部Sheffer函数,在构造算法的基础上,进一步提出了一种部分二值逻辑中Sheffer函数的判定算法,此算法和传统判定算法相比,避免了繁琐的计算,可以说是一种较简单的判定算法。 相似文献
8.
9.
10.
针对无线Mesh网络组播中包丢失严重的问题,提出了保持包的IP层不变,而改变包的目的MAC域,进而MAC层以单播形式向组成员发送包的M2U(Multicast to Unicast) 优化解决方案.为了满足组成员增加时不影响用户的性能,提出在M2U中引入了机会路由的M2UO(Multicast to Unicast Opportunistic Routing)算法,对候选节点采用单播形式发送包,对其它节点采用组播形式发送包.在实际网络环境中的大量实验表明,优化组播减小了数据包的丢失率,提高了网络的吞吐量,具有较好的组播视频流效果. 相似文献