桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

曲轴偏置机构原理在钢板滚切剪机设计中的应用

以空间七连杆滚切剪机运动轨迹方程为基础,采用某公司2800mm的曲轴偏置新型结构的单轴双偏心定尺滚切剪为研究对象。对曲轴偏置前后及不同偏置量的钢板剪切力、连杆力、保持剪刃间隙恒定的后滑道推力进行了分析对比。发现采用曲轴偏置后,在前曲柄提刀时刻机构仍然能够保持足够大的后滑道推力,机构在采用60mm-100mm的偏移量时后滑道压力同侧向力最接近平衡。理论分析结果及现场钢板剪切质量表明曲轴偏置机构在保持剪架在剪切过程中平稳,保证剪刃间隙恒定发挥了重要作用。     

井下无线传感器网络地址分配优化研究

针对现有井下无线网络拓扑存在的问题,即分布式地址分配机制中的网络深度受限及资源浪费和随机地址分布机制中的地址冲突等问题,提出了二进制地址分配机制,即通过向父节点或子节点申请未使用的地址来优化网络拓扑。仿真分析和实际应用结果表明,二进制地址分配机制大大提高了节点入网率和井下无线数据传输的实时性和可靠性。     

通信技术与计算机技术融合发展

计算机以及通信技术的发明,对于人们的生活有着极大的帮助.且随着时代的发展、信息的交流以及信息传递方式的多元化,促使着这两方面的技术在不断融合和进步.在现阶段下人们的生活和工作以及学习方面也被广泛地运用,针对通信技术以及计算机技术进行深度融合发展的模式进行了初步探讨.     

220kV实训智能变电站课程建设的研究与实践

国网技术学院是国家电网公司高素质技术、技能型人才培训基地,建有国内第一座应用于员工培训的220kV实训智能变电站。为使实训取得良好的效果,从现场实际工作出发,基于“工学结合”的培训模式和“行动导向”的培训理念,本文实现了220kV实训智能变电站实训课程建设。该课程设计了教、学、做、练四位一体培训模式设计培训方法和培训进程,模拟智能变电站实际工作建立学习情境,在理论学习的基础上更加注重专业技能和素质的培训和培养。相较于传统的讲课模式和碎片式教学,该课程模式能使学员在较短时间内系统地掌握智能变电站的知识和技能,快速地具备电力一线员工的基本能力和素养。     

离合器端盖成形工艺及模具设计

分析了离合器端盖的成形工艺难点和关键技术，设计了合理的工艺方案、模具结构及关键零件的制造工艺，模具的使用效果和产品质量很好。     

凝固微观组织数值模拟的研究进展

介绍了主要的凝固微观数值模拟方法，评述了铸件凝固微组织数值模拟的研究现状，指出了该领域目前面临的问题和未来发展趋势。     

藻类快速检测新技术在三峡水华监测中的应用

近年来,三峡水库藻类水华频发,而传统的藻类检测方法由于分类鉴定工作量大,难以适应野外大批量样品快速准确分析的要求,因此,开展水华的快速监测和鉴定工作迫在眉睫。在藻类形态特征识别与快速定量检测方面,流式细胞摄像系统(FlowCAM)是目前先进可靠的方法。采用流式细胞摄像系统技术对三峡水库水华藻类样品建立了藻类特征的自动鉴定标准,进行藻类快速检测分析,并与显微镜人工检测方法进行对比研究。结果表明：三峡库区各支流采样点鉴定出的优势藻类为4~10种;小江黄石、小江河口、大宁河和梅溪河采样点优势种依次为飞燕角甲藻、微囊藻、拟多甲藻和颗粒直链藻,检测结果和显微镜方法检测结果一致;FlowCAM可在15 min内快速完成藻类鉴定分析,测量精度高,有传统检测方法不可比拟的优势。总之,FlowCAM为水华藻类的快速检测提供了一个行之有效的方法。     

使用超椭球参数化坐标的支持向量机

基于n维超椭球面坐标变换公式,构造一类核函数--n维超椭球坐标变换核.由于是同维映射,且增大了类间距离,这类核函数在一定程度上改善了支持向量机的性能.与其他核函数(如高斯核)相比,将所构造的核函数用于支持向量机,仅产生了很少的支持向量,因而大大加快了学习速度,改善了泛化性能.数值实验结果表明了所构造的核函数的有效性和正确性.     

多模态函数优化的小生境蚁群算法及其仿真分析

结合蚁群算法基本原理,设计一种解决多模态函数优化问题的小生境蚁群算法(NACA),算法采用实数编码,通过对NACA仿真研究,并和相关算法的仿真结果进行比较分析,结果表明NACA具有参数易于选择、适应性强、收敛性好等优点,非常适合于求解同时具有多个最优解或需要搜寻局部最优解的多模态函数优化.