基于米氏散射理论的粒度测试算法研究

在光散射法测量微粒体系粒度分布技术中,反演算法的选择及其正确使用是很关键的。介绍了基于米氏散射理论的粒度测试,对其求解方法进行了详细分析,力图通过算法的改进提高激光粒度仪的粒度测试精度。综合采用了直接法NNPT和迭代法LMS的优点,在稳定性和准确性方面得到了一定程度的改进,并对算法进行了验证。     

激光粒度分析仪的关键技术及研究进展

激光粒度仪采用光散射原理测量颗粒的尺寸及其分布,可实现从亚纳米到微米测量范围的全覆盖。针对激光粒度仪的研究与应用热点,对光散射理论、测量技术、分形理论和传感器的优化设计等方面进行了深入的文献研究。阐述了静态光散射法和动态光散射法的原理及其适用条件;总结了国内外激光粒度测试技术研究的进展;分析了主要激光粒度仪产品的关键技术和性能指标。研究结果表明,激光粒度分析仪设计的关键技术是光学对中技术、激光检测器的优化设计及仪器校准技术、样品分散技术;激光粒度仪的发展趋势是测量准确度的提高、复杂信号的处理能力的增强,仪器设计的智能化和模块化水平的提高;最后指出了我国国产激光粒度检测仪发展的三大优势。     

基于USB总线的激光粒度测量系统研究

随着USB接口技术的迅猛发展,为了提高激光粒度仪测量系统的易用性、适用性和性价比,提出了一种基于USB总线的测量系统的设计方案.通过进行硬件系统的总体分析,优化现有方案,设计了数据采集电路、数据处理电路和数据传输电路,并完成电路调试.通过实验验证,完成了碳酸钙样品的粒度分布测量,且测量结果符合相关标准.该设计在基于US...     

激光粒度仪测试方法的探讨

1 前言 随着科学技术的发展，粉体工业将成为21世纪最重要的基础产业之一。粉体的粒度测量是粉体研究和生产的重要辅助手段，对粒度测量的要求越来越高，粒度是粉体产品最重要的技术指标之一。     

基于DSP和ARM的激光粒度仪关键电路设计

为了增强激光粒度仪的数据处理能力和减小仪器体积,本文介绍了一种基于DSP和ARM的激光粒度仪关键电路的嵌入式方案。主要阐述了硬件系统的总体设计方案,并详细介绍了数据采集电路、DSP运算电路、ARM显示电路的设计。最后给出实验验证结果,证明此方案比原来的P4台式机运算快10s,并且实现无需外接台式机,减小了仪器体积。     

探讨激光粒度仪在煤粉粒径检测中的应用

为了避免筛分检测存在检测步骤多、时间长及不能全面反映颗粒大小的详细分布情况的缺陷,文章探讨了激光粒度检测技术,将激光粒度检测结果与筛分检测结果进行对比后,得出了激光粒度检测可取代传统的筛分检测,只是需要在检测时进行适当的形状系数调整的结论.     

基于单片机的激光粉尘分析仪的设计

设计了一种以STM32F407VET6为核心的激光粉尘分析仪,该系统采用集成驱动芯片 ELM185BB控制650 nm 激光光源,应用米氏散射原理采集灵敏度高的前向散射光,通过光电转换和信号滤波放大实时测量粉尘颗粒浓度. 最后通过实验验证了系统的可行性,具有实际的工程意义.     

激光衍射粒度仪在磁性材料生产检测中的应用

简要介绍了氧化铁粒度测试的重要性和复杂性,及马尔文Mastersizer2000型激光衍射粒度仪的工作原理及特点,对应用该仪器测试氧化铁红粒度时遇到的问题进行了分析,提出了相应的解决措施.经实际测试结果对比,证明对存在问题的分析解决思路是正确的.     

超声非接触式水煤浆粒度表征的研究

为研究在线监测水煤浆粒度分布,进行了基于超声衰减谱法的理论与实验研究.将ECAH模型叠加复散射效应描述超声波在高浓度浆料中的传播,得出声衰减计算方法,结合最优正则化算法进行粒度分布的反演计算.实验研究中使用一对中心频率为5MHz的宽频超声换能器进行了接触式和非接触式测量,发展了一种用于非接触式测量的超声信号处理方法:基于超声衰减系数的指数拟合谱.由该方法得到的非接触式测量结果与接触式测量结果基本吻合,将测量结果与光学显微镜测量结果进行比较,证实了非接触式超声衰减谱法粒度表征技术的可行性.     

基于遗传算法的改进谐波平衡算法

针对标准谐波平衡算法存在迭代收敛慢,计算量大的问题,采用遗传算法所具有的隐含并行性、全局解空间搜索特性,以及其优化过程不受限制性条件约束的优点,提出了引入遗传算法加速其收敛过程的改进谐波平衡算法。通过将遗传算法的随机自适应优化过程与标准谐波平衡算法的迭代运算过程相结合,简化了标准谐波平衡算法迭代计算的过程,提高标准谐波平衡算法的收敛速度和计算精度。并采用该算法对Duffing-VanDerPol方程的进行了求解,得到了该方程的近似解析解,通过与Runge-Kutta法所得数值解相比较,两者的一致性较好,表明了该算法的有效性。     

Application of genetic algorithms to service restoration in distribution systems

Service restoration in distribution systems can be formulated as a combinatorial optimization problem to determine power sources for each load considering radial network constraints and power source limits. Until now, the problem has been considered using conventional methods, e.g., the branch-and-bounds method, expert system, neural networks, and fuzzy reasoning. Recently, Genetic Algorithms (GA) have been recognized as one of the efficient methods for solving large combinatorial optimization problems. The method can perform parallel search, and can more easily search optimal solutions. This paper presents an application of GA to service restoration in distribution systems. The feasibility of the proposed method is demonstrated on a typical distribution system model. The result shows that the method can solve the problem efficiently, and this tendency becomes dominant by increasing problem dimensions.     

基于PSO-GA算法的电力系统机组组合研究

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO算法的优势在于操作简单,可调参数少易于实现而又功能强大。该文采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题,用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题,并对最小开停机时间及启停费用进行了处理,使得运算速度大大加快。方法的可行性在10台机组系统中检验。模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点。     

Application layer multicast routing solution based on genetic algorithms

Application layer multicast routing is a multiobjective optimization problem. Three routing constraints, tree’s cost, tree’s balance and network layer load distribution are analyzed in this paper. The three fitness functions are used to evaluate a multicast tree on the three indexes respectively and one general fitness function is generated. A novel approach based on genetic algorithms is proposed. Numerical simulations show that, compared with geometrical routing rules, the proposed algorithm improve all three indexes, especially on cost and network layer load distribution indexes. __________ Translated from Control and Decision, 2006, 21(4): 381–384 [译自:控制与决策]     

遗传算法在神经网络中的研究与应用

首先分析了遗传算子对遗传算法的统计学特性的影响,并对十进制遗传算法进行了一定的改进。在此基础上,提出了算法中参数的选择依据,然后将其与神经网络的BP算法相结合,对神经网络的权值进行全局搜索。仿真实验结果表明,该算法具有很好的效果     

融合LSTM和PPO算法的移动机器人视觉导航

为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络( long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。 首先,该模型融 合 LSTM 和 PPO 算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以 训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的 RGB-D 图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出, 实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。 对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更 快,旧目标的导航成功率平均提高 17. 7%,新目标的导航成功率提高 23. 3%,具有较好的导航性能。     

遗传算法在汽车永磁起动机磁极优化中的应用

汽车起动机的励磁方式分为电励磁式和永磁式。永磁启动与电励磁起动机相比,具有体积小、重量轻、效率高、比功大的特点,所以永磁起动机已成为汽车起动机的发展方向。针对目前国内永磁材料价格偏高的实际情况,为了降低永磁起动机的成本,进一步缩小外形尺寸,本文应用遗传算法对两种永磁起动机进行了磁极优化。     

基于LabVIEW的激光多普勒测速系统研究

激光多普勒测速技术具有非接触测量、动态响应快、精度高等优点,被广泛应用于科研领域和工业测量领域.在研究了国内外激光多普勒测速技术发展现状的基础上,提出采用虚拟仪器技术,使用图形化编程语言La妇女VIEW设计了激光多普勒测速系统.设计中简化应用程序的开发,提高应用程序的可靠性和可移植性;系统借助第三方数据采集卡的驱动函数...     

基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究

采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算,并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法．该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解,能以较高的精度重建两相流体的断层图像,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。