基于涡流线圈提离效应的深裂纹检测方法研究

为了提高涡流探头检测厚壁结构中深裂纹的能力,使用 ANSYS有限元模型研究了圆形和矩形两类涡流激励线圈的 提离效应对涡流渗透深度的影响,发现当线圈轴线和材料表面之间的夹角发生变化时,其所产生的提离效应会对涡流的分布产生较大影响。通过分析材料表面各点处涡流渗透深度的变化情况?发现当矩形线圈倾斜60°时进行激励可在材料中感应出 最大渗透深度的涡流,用于深层缺陷的检测,为了提高深裂纹的检测效果,对矩形线圈的参数进行了优化,进一步提高了探头的性能。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用

针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能.几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性.     

教改与研究生创新能力培养相结合的探索

教育教学改革是直接关系高等教育质量和人才培养水平的改革。结合在教育教学改革中发挥研究生作用的实践和探索,提出了教改与研究生创新能力培养相结合的模式,并进行了分析和思考。     

深层缺陷涡流磁芯检测探头的性能优化

为了提高涡流探头对厚壁结构中深裂纹的检测能力,使用数值仿真方法研究了涡流探头的磁芯材料、尺寸、形状以及激励频率、检测线圈位置等参数对涡流渗透深度的影响,分析比较了其中典型参数的影响效果,并基于分析结果对探头性能进行了优化,提出了两类带磁芯的涡流探头,数值仿真结果及实验表明。本文所提出的带磁芯的涡流探头,可有效提高涡流的渗透深度。     

带活力因子的粒子群优化算法

在标准粒子群算法的基础上引入活力因子,克服标准算法容易陷于局部最优的缺点,仿真测试结果验证了算法的可行性和有效性.     

互换性与技术测量课程教改实践与探索

教学改革是直接关系高等教育质量和人才培养水平的改革。结合互换性与技术测量课程的教改实践,对课程立体化的改革进行分析,为高等学校建设精品课程提供参考。     

构建工程类专业实践性教学体系的探索

以提高教学质量为目标,从创新实践教学模式、完善教学管理等方面,来构建全方位、多层次、立体式工程类专业实践性教学体系,进行了探索和实践,并取得了较为显著的成效。     

信号配时与交通设计协同优化

提出一种信号配时与交通几何设计、相位相序设计协同优化的思想。以太原市桃园路口为例进行分析设计,建立了以停车延误、停车次数和通行能力为目标的信号配时优化模型,采用罚函数粒子群优化算法（PSO）同时优化绿灯时间和信号周期,使二者达到最佳匹配。最后通过Vissim仿真的结果对比来验证此方法的合理性及有效性。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

BP神经网络的双学习率自适应学习算法

在分析标准BP算法、学习率自适应算法和权值平衡算法优缺点的基础上,提出了一种融合学习率和权值平衡的新算法———双学习率自适应学习算法(DSALR算法)。仿真结果表明,该算法在计算速度和精度方面,明显优于标准BP算法、学习率自适应算法以及权值平衡算法。