半导体激光器在不同制冷条件下散热研究

对半导体激光器在不同制冷条件下的散热进行实验研究.通过设计温度测试系统,分别在被动制冷、单条水路主动制冷和U型回路主动制冷的条件下,测量了多个高功率LD在不同工作电流下的温度,研究了在不同制冷条件下LD温度随电流的变化,发现U型回路主动制冷条件下,LD的散热效果最好.     

提高铝合金模板应用条件下预埋件安装合格率

本文依托福州市晋安区妇幼保健院改扩建工程项目,针对传统预埋件在铝模板施工条件下左右偏位严重,降低了埋件安装的合格率,并探讨解决措施,采用新型组装式预埋件,攻克铝模板应用条件下预埋件安装合格率低的难题,为后期同类工程埋件的安装提供借鉴。     

基于GACO-BP-MC的大坝变形监控模型

建立相应的安全监控模型来分析大坝变形监测资料对保障大坝服役安全意义重大。BP神经网络模型在此方面得到了广泛应用,但采用蚁群算法(ACO)对BP神经网络参数寻优时存在因初期搜索完全随机导致收敛速度慢的问题。将具有快速随机的全局搜索能力的遗传算法(GA)引入蚁群算法中,利用遗传算法指导生成初始信息素分布,再由蚁群算法正反馈寻得最优解来训练BP神经网络,从而得到大坝变形预测值,2种算法优势互补,缩短了蚁群算法的搜索时间并避免陷入局部最优点。在此基础上,为进一步提高预测精度,采用马尔科夫链(MC)对预测结果进行改进,由此建立了应用于大坝变形监控的GACO-BP-MC模型。工程实例分析表明,该模型在参数优化方面具有较快的寻优速率,且具有较高的拟合和预报能力。     

基于多目标优化的投资组合分析

对理性的投资者而言,除了关注投资收益和风险外,资产组合中数目的多少也是其关注的重要方面。在一定的收益和风险水平下,资产的数目越少越容易管理。利用NSGA-II算法对Markowitz的扩展模型进行多目标优化,通过实证分析进行验证。由分析结果可知,在一定的收益和风险水平下,资产组合中的数目是可以降低的,对投资者来说可以大大降低其资产组合的管理成本。     

基于改进Pinball损失的支持向量机

支持向量机（SVM）能够利用少量的支持向量实现高精度分类,但模型受噪声数据影响大,为提高支持向量机模型的分类精度,在Pin-SVM的基础上,提出Epin-SVM。该模型利用指数型函数修改了Pinball损失函数,使用损失函数的思想构造支持向量机模型以提高模型分类精度。在UCI数据集上进行实验,实验结果表明改进后的模型分类精度相较于Pin-SVM提升2%左右,证明Epin-SVM能够有效地提高模型的分类精度。     

采用湿法两喷一烧生产灶具搪瓷面板的探讨

本文总结实际生产经验，对湿法两喷一烧在配方设计，磨加的和烧成工艺等方面进行了初步的探讨。湿法两喷一烧在生产中应用成功的关键在于底釉加面釉的配方设计。     

基于EEMD-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型

为避免常规时间序列模型因不考虑非线性环境量而出现过拟合及预测精度不高的现象,建立了基于EEMD-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型。该模型采用集成经验模态分解法(EEMD)对量水堰渗流量监测值进行分解,生成多组平稳本征模态函数(IMF)及剩余分量R,然后采用相关向量机(RVM)对若干组IMF序列和R进行训练拟合及预测,最后将IMF序列和R进行等权求和得到渗流量预测值;讨论了该模型训练集的样本数及时长、预测集个数的选择和突跳点的处理等相关情况。工程算例验证结果表明,EEMD-RVM模型拟合预测精度高,且预测精度明显高于RVM模型以及GA-BP模型,验证了该模型的可行性。     

蛇形机器人避障的模糊神经网络控制

通过对蛇形机器人平面蜿蜒运动分析，利用模糊神经网络控制原理，对蛇形机器人的避障进行控制，实现了用蛇形机器人左右摆动电机为控制对象的蜿蜒避障运动，并给出了相应的仿真结果。     

我国中小企业融资问题探讨

文章对与中小企业融资直接相关的企业资本结构问题展开分析，探讨了造成我国中小企业资本结构不合理的原因，并分析了中小企业在融资过程中如何采取有效措施改善和优化资本结构，以此解决中小企业融资难的问题。     

CO_2加氢合成C_1~C_5醇反应体系热力学分析

对CO2加氢合成C1~C5醇反应体系进行了热力学分析。反应体系中各独立反应的吉布斯自由能变化分析表明,较低的反应温度对C1~C5醇的生成有利。采用最小G值法计算得到不同温度、压力、进料氢与CO2摩尔比下体系的平衡组成、醇的平衡收率及CO2和H2的平衡转化率,并讨论了反应条件对反应的影响。此热力学分析可以为评价C1~C5醇合成催化剂的催化效果以及确定CO2加氢合成C1~C5醇的工艺条件提供重要依据。