基于1stOpt的质子交换膜燃料电池模型优化

质子交换膜燃料电池(PEMFC)的性能受温度,压力等众多外界因素以及本身结构的影响,具有较强的非线性,目前已建立的数学模型存在众多难以确定的参数.将1stOpt中的麦夸特法+通用全局优化法用于PEMFC的极化曲线模型,得到最优参数,避免了使用其他优化方法因为初始值选取不当对模型精确度造成的影响.通过对实验数据和加噪仿真数据的参数优化,结果表明这种方法建立的数学模型和实验数据之间能够达到很高的拟合精度,因而为PEMFC模型参数优化提出了一种高效实用的新方法.     

基于神经网络的双目视觉传感器建模

根据双目视觉传感器的工作原理,分析了影响测量精度的因素,表明双目视觉传感器的物体空间坐标与图像坐标之间存在复杂的非线性映射关系,其数学模型无法用解析式精确地加以描述.因此,提出一种基于神经网络的双目视觉传感器建模方法.数值实验表明,该方法简便易行,建立的模型有较高的精度.     

基于神经网络的双目视觉传感器建模

根据双目视觉传感器的工作原理 ,分析了影响测量精度的因素 ,表明双目视觉传感器的物体空间坐标与图像坐标之间存在复杂的非线性映射关系 ,其数学模型无法用解析式精确地加以描述。因此 ,提出一种基于神经网络的双目视觉传感器建模方法。数值实验表明 ,该方法简便易行 ,建立的模型有较高的精度     

基于整体退火遗传算法的膜系设计方法

提出了以遗传算法和模拟退火算法相结合的整体退火遗传算法（ＧＡＳＡ）进行膜系设计的新方法。整体退火遗传算法具有全局寻优能力,与作为现代光学薄膜自动设计的主要方法－针法相比,在相同薄膜层数情况下用该方法设计可以得到较优的结果,或者用更少的薄膜层数达到同样的设计结果。并且对初始条件不敏感,可以确定膜层厚度边界,以确保制备方便。理论与实例表明该方法是高效的和可靠的。     

宽量程反射式光纤位移传感器的研究

分析了反射式光纤位移传感器的输出特性,设计了一种新的宽量程反射式光纤位移传感器。以传感器的输出及其相对应的实际位移训练神经网络,建立基于神经网络的传感器逆模型,将其用于传感器输出信号的处理,扩大了测量范围和提高了测量精度。     

光纤电压传感器的温度跟踪补偿

分析了光纤电压传感器的温度特性 ,表明测量范围较宽时 ,传感器的输出易受环境温度的影响 ,并且呈非线性。提出一种基于人工神经网络的光纤电压传感器温度跟踪补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点 ,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系 ,实现光纤电压传感器温度全程跟踪补偿。计算机仿真表明 ,该方法不仅能有效地消除温度的影响 ,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

电子光学系统的GADFP组合优化方法

首次提出了将遗传算法（ＧＡ）和为尺度法（ＤＦＰ）相结合的电子光学系统设计的组合优化方法。该方法首先用模拟自然界生物进化过程扣全局优化搜索方法－－ＧＡ以像差系数为目标函数进行优化，得到电子光学系统轴上电位分布，然后根据上述轴上电位分布以解析法中的ＤＦＰ变尺度法进行优化，求出系统的几何结构参数和电参数。通过对等径四电极扩展场静电镜（４ＥＦＬ）的优化设计，表明了方法具有较高的效率及寻优可靠性。     

谈光的全反射

指出了全反射时电磁波的一些重要特性,并指出全反射时的波是一种非均匀波。分析了全反射时波场及能流的瞬时时空特性。