固定遗传效应的缺失对预测育种值影响的模拟研究

用于动物遗传育种的统计模型中包含（标记）基因（型）会提高育种值预测的准确性。实际的育种值预测中,（标记）基因（型）的缺失对育种值预测结果可能具有一定影响。本研究拟以绵羊断奶重为例,模拟了含3个QTLs信息的群体规模为10000的单一群体。配合混合模型及其缺失固定遗传效应（QTLs效应）的子模型,比较分析了固定遗传效应的缺失对育种值排序的影响,旨在为实际的育种值预测提供一定的科学依据和参考。结果表明：固定遗传效应（QTLs）的缺失对直接育种值的影响要比对母体育种值的影响大。缺失2个及2个以上QTLs对两种育种值排序的影响要大于1个QTL的缺失,并且效应最大的QTL（QTL3）对两种育种值排序的影响最大。这主要是由其对方差组分的影响导致的。     

不同熟期冬小麦品种子粒钾含量的遗传研究

本研究采用Griffing方法Ⅰ,利用6×6完全双列杂交,对6个不同类型的冬小麦品种的子粒钾含量的遗传机制进行了初步分析.结果表明不同品种子粒钾含量的一般配合力(GCA)效应,特殊配合力(SCA)效应和反交(R)效应,均达到极显著水平.钾含量的广义遗传力为91.18%,狭义遗传力为68.01%.冀麦36是较为理想的育种亲本.     

GTN损伤模型对C-Mn钢缺口拉伸试样延性断裂的预测

用GTN(Gurson, Tvergaard, Needleman)损伤模型对不同缺口根半径的C-Mn钢缺口圆棒拉伸试样的延性断裂进行有限元模拟预测.结果表明, 当缺口根半径R≤2 mm时,GTN模型对缺口拉伸时的最大载荷Pm、起裂载荷Pi、断裂载荷Pf和断裂功E的预测值与实验值较为接近.而当R＞2 mm后,预测值与实验值的偏差变大.其原因在于GTN模型是基于微孔洞长大和聚合的延性断裂机理而建立,对于根半径较小,促使孔洞长大的三向应力度较高的缺口试样较为适用.GTN模型预测的三个特征载荷,尤其是表征韧性的断裂功E的值总体上高于实验测定值,并且其预测的延性起裂位置在R≥1 mm时也与实验观察不一致.其原因是GTN模型未考虑实际材料组织中具体的夹杂物/孔洞的尺寸、形态、分布和方位对损伤演化和断裂过程的影响.     

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法.基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法(im-proved NSGA-Ⅱ)为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法(GABP)神经...     

非支配排序自适应遗传算法的车削优化

针对车削切削参数的优化提出了一种单目标非支配排序自适应遗传算法(SONSAGA),算法保留了NSGA-II的精英保留策略、快速非支配排序优点,克服了NSGA-II中取值边界附近多个无法消除的支配点现象。车削实例计算结果获得优于已发表文献的优选值,证明单目标非支配排序的自适应遗传算法用于车削用量参数的优化是有效的。SONSAGA算法设置参数少,包括相对变化量、种群规模、最大遗传代数,能自动调节最大遗传代数以及自适应地得到满足给定相对变化量的优选值,为车削用量优化提出了新思路。     

用GM(1,1)模型对起重机最大静轮压的灰色预测

利用建立灰色系统理论的GM(1,1)模型,对50 t双梁桥式起重机的最大静轮压进行预测,结果显示预测值与实际值高度吻合,表明将灰色系统理论应用于起重机行业有关参数的预测是有效可行的。     

LCD 面板 C / FOG 工艺制造虚拟计量方法研究

针对液晶显示器(LCD)面板的“Chip/FPC on Glass”(C/FOG)工艺生产制造过程中存在的计量延迟大、生产异常无法提前预测的问题,本文提出一种基于神经网络的C/FOG工艺生产制造虚拟计量方法。该方法利用生产机台上的传感器采集生产过程中的过程状态数据,构建基于多尺度一维卷积及通道注意力模型(MS1DC-CA)的虚拟计量模型。通过多个尺度的卷积核提取不同尺度范围内的状态数据特征。在对含有缺失值的原始数据预处理中,提出了基于粒子群算法改进的K近邻填补方法(PSO-KNN Imputation)进行缺失值填充,保留特征的同时,减少因填充值引入的干扰。最后在实际生产采集的数据上进行实验对比分析,实际不良率主要集中在0.1%～0.5%,该虚拟计量模型的拟合均方误差为0.397 7■,低于其他现有拟合模型,在平均绝对误差、对称平均绝对百分比误差和拟合优度3种评价指标下也均优于其他现有的拟合模型,具有良好的预测性能。     

基于改进贝叶斯方法的稳健性设计建模技术

针对模型不确定性条件下的稳健参数设计问题,在贝叶斯模型平均方法的基础上,通过考虑因子效应原则,提出基于因子效应原则的贝叶斯模型平均(BMA-EP)稳健性设计建模技术.结合先验信息与贝叶斯法则,计算主效应的后验概率并构建传统的贝叶斯模型平均模型;根据各主效应的后验概率,逐步运用效应层次原则和效应遗传原则更新各主效应的先验,确定模型的后验概率,并以该后验概率作为权重,对各模型进行加权,得到预测性能较佳且符合试验设计原则的稳健性模型.结合实际工业案例和仿真试验验证了所提方法的有效性,结果表明,所提方法不但改善了模型的预测性能,而且提高了最佳参数设置的可靠性.     

支持向量回归机建立排气温度模型研究

收集现役某典型民用航空发动机某段时间内飞行中的实际性能数据,根据排气温度(EGT)测量值及相对于基线的偏差值计算每个航段的基线值,随后依照拉依达法则进行预处理,同时构建了模型的训练输入样本和输出样本;运用支持向量回归机(SVR)建立了该型发动机排气温度基线模型,采用遗传算法进行SVR的三个参数优化计算;使用求解出的模型对测试样本进行测试,通过与原始值的对比分析表明,SVR建立的排气温度基线模型具有较高的预测精度,同时具有良好的泛化性能,对航空发动机健康和性能预测具有实际的指导意义。     

制冷压缩机的灰建模研究

根据空调用全封闭式制冷压缩机的实验数据,运用灰色系统理论,建立了制冷压缩机的制冷量、输入功率、排气温度在吸气过热度变化时相应的GM(1,1)定义型和GM(1,1)白化响应式.利用模型进行预测,非常接近实际值.