高能球磨工艺参数对氢化钛粉和镁粉性能的影响

采用氢化钛粉代替钛粉,与镁粉混合高能球磨,研究球磨工艺参数对粉末性能的影响。采用机械合金化法这种非平衡态的粉末冶金方法,通过高能球磨粉末,提高Mg在Ti中的固溶度。利用激光粒度仪、X线衍射仪、扫描电镜等测试分析仪器表征粉末的性能。研究发现,随球磨时间延长,混合粉末的粒径逐渐变小,确定16 h为最佳球磨时间。Mg的衍射峰随球磨时间增加而逐渐减弱,球磨8 h后基本消失,表明球磨过程可促使Ti和Mg原子的合金化。选取4%(质量分数)的硬脂酸作为过程控制剂,能有助于减小颗粒尺寸且能有效防止粉末冷焊,粉末的收得率提高至73.3%。     

一种更简化而高效的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext     

基于回归和神经网络的NdFeB磁性能融合预测模型

为了进一步提高纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能预测模型的精度和扩大适用范围，根据组合优化理论对均匀设计试验建立的纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能的回归预测模型和神经网络预测模型进行了组合优化，提出了一种融合预测模型。结果表明，融合预测模型的精度最高，神经网络模型次之，而回归模型精度最低。融合模型的最大相对误差为2．2％，可以用于纳米复相NdFeB系永磁合金的成分优化设计。验证实验表明该模型具有很好的适应性。     

一种基于进化过程学习的粒子群优化算法

随机优化的PSO只利用了进化过程中的上一时刻t的速度v(t)和位置x(t)信息,以及个体最优值Pi和群体最优值Pg,缺乏对待优化目标函数特征的充分认识,导致了后期进化过程的长期停滞现象。PSO在长期进化过程中,尤其是在经历了大量函数评估次数的进化后期,待优化的目标函数的性态特征可以从进化迭代过程信息中得到了解。通过采集学习PSO进化过程中的目标函数的解分布特征信息,使PSO可以利用这些特征信息来控制部分粒子的重新初始化过程和交叉选择过程,以及在参数选择中平衡探索模式和开采模式。实验结果表明,利用了进化过程信息的PSO可以增加种群的多样性,从而获得更高的优化精度和更少的期望迭代次数,虽然其轻微地增加了进化过程特征采集的时间和空间复杂性。     

一种进阶式的数据库课程实验方案设计

为提高学生数据库课程的学习效果,增强学生实践动手能力和应用创新能力,探索一种新的实验教学的方案设计和过程,介绍将数据库课程实验分为认知实验、应用实验、综合协作实验和课外引导延伸实验四个进阶层次组织实验教学内容和实验过程形式,改进实验课程考核方式,以及采用双案例教学(理论教学案例和实验教学案例)来达到举一反三的效果。实践表明,这种实验教学方法受到学生青睐并获得较好的效果。     

基于神经网络的烈度衰减融合模型研究

地震烈度衰减关系一直以来都是地震领域的研究热点和难点。不同学者建立了各地区的地震烈度衰减关系模型,并取得较好的应用效果。为了进一步提高地震烈度衰减模型预测的准确性,该文收集了川滇地区107个地震案例共243条地震等震线,利用BP神经网络对基于传统模型的中国西部烈度衰减关系和基于矩阵模型的烈度衰减关系的预测结果进行了学习融合,得到了川滇地区的融合预测模型。仿真结果表明,融合预测模型的预测准确性总体上优于中国西部烈度衰减关系和矩阵衰减关系。     

焊接工艺智能数据库系统的设计与实现

在分析已有焊接工艺专家系统和焊接工艺数据库系统现状的基础上，采用紧耦舍技术，在数据库管理系统中引入专家系统工具，采用数据库系统管理专家系统知识库，设计开发了焊接工艺智能数据库系统。详细介绍了焊接工艺智能数据库系统的设计方案和实现技术，专家知识的表示与管理及其在关系数据库中的表示与存储，同时研究了数据库系统智能化的实现过程。     

新型焊接热循环测试与分析系统的研究

采用计算机软、硬件技术和数据处理方法，研究和开发了一种新型焊接热循环测试与分析系统。该系统集焊接热循环温度数据采集、存储、处理和分析功能于一体，能够测试和计算焊接热循环参数和焊接冷却过程中的相变温度平台等参数。     

一种三维人头生成方法在Second Life中的应用

在网络游戏和虚拟环境中构造具有真实感的三维人脸模型成为一个重要的研究课题。如何将特定环境中默认的三维人头模型变换到通过照片三维重建后得到的三维人头模型,是一个难点。所以提出一种粗细变换相结合的方法生成具有个性特征的人头模型。运用迭代最近点算法将两个模型进行对齐粗变换,再通过薄板样条函数与确定性退火技术将两个拓扑结构不同的人头模型进行细变换。最后应用到Second Life虚拟环境中。结果表明,方法能够产生与照片相似且能够在Sec-ond Life环境中进行载入及逼真显示的人头模型。证明方法可以用于两个不同拓扑结构人头模型之间的转换,具有良好的通用性。     

基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法

粒子群优化算法因形式简洁、收敛快速和参数调节机制灵活等优点,同时一次运行可得到多个解,且能逼近非凸或不连续的Pareto最优前端,因而被认为是求解多目标优化问题最具潜力的方法之一.但当粒子群优化算法从单目标问题扩展到多目标问题时,Pareto最优解集的存储与维护、全局和个体最优解的选择以及开发与开采的平衡等问题亦随之出现.通过目标空间变换方法,采用Pareto前端在被称为平行格坐标系统的新目标空间中的分布熵及差熵评估种群的多样性及进化状态,并以此为反馈信息来设计进化策略,使得算法能够兼顾近似Pareto前端的收敛性和多样性.同时,引入格占优和格距离密度的概念来评估Pareto最优解的个体环境适应度,以此建立外部档案更新方法和全局最优解选择机制,最终形成了基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法.实验结果表明：在IGD性能指标上,与另外8种对等算法相比,该算法在由ZDT和DTLZ系列组成的12个多目标测试问题集中表现出了显著的性能优势.