基于多agent系统的细菌趋药性仿真

细菌（如大肠杆菌）趋药性现象是细胞信号转导研究的典型案例,该文在阐述细菌趋药性现象的生物过程和研究进展的基础上,针对当前计算机仿真方法的不足之处,提出了一种基于多agent技术的计算机仿真方法,包括设计了针对细胞信号转导现象的仿真框架和基于反应式agent结构和多线程技术的实现流程。最后,在仿真框架的基础上设计了细菌趋药性中的趋药性与自适应现象的仿真实验,实验结果表明此方法较现有方法有良好的特性,在生物系统仿真中具有广泛的应用前景。     

稀油火烧油层物理模拟

注空气开发主要分为稀油注空气低温氧化以及稠油火烧油层2种技术。针对轻质原油火烧油层技术开展研究,采用热重/差示扫描量热同步热分析仪研究稀油高温氧化放热特性和反应动力学参数;在实验压力为5 MPa条件下采用高压燃烧管研究稀油高温火烧前缘传播稳定性以及稀油火烧油层基础参数。研究结果表明:测试稀油高温氧化活化能为148 kJ/mol,与文献中稠油高温燃烧反应活化能相近;人工点火后,稀油可以形成稳定的高温氧化前缘,实现稳定的高温燃烧驱替,前缘温度高达500℃;出口CO₂浓度和燃料的视H/C原子比进一步证明,燃烧前缘处的反应类型为高温氧化反应;稀油火烧油层驱油效率达92%,空气/油比为858 m³/t,具有较高的驱油效率和较低空气/油比。     

燃煤锅炉的节能环保改造措施

为了保证燃煤锅炉体现出节能环保的理念,有必要对燃煤锅炉进行改造.通过分析当前其在具体应用过程中和自身存在的问题,制定出切实可行的改造计划,以此保障燃煤锅炉能够更加有效地实现节能环保.     

基于生殖策略的多模式进化算法

本文借鉴生物在生态环境中的生死策略,提出了一种多模式生态进化算法,该算法主要体现了生物面对同一生态压力可采用不同生殖策略的思想,反映了生物在生态环境中进化的多样性和多层次性,本文同时将该算法应用于典型优化问题求解实验结果表明此算法具有良好的性能。     

微缺陷对B2-NiAl高温涂层材料力学性能及失效机理的影响

目的研究微缺陷对B_2-NiAl高温涂层材料在拉伸载荷作用下的变形行为和失效机理的影响。方法在考虑裂纹和孔洞等微缺陷的影响下,采用嵌入原子势函数(EAM)和分子动力学方法,模拟了完美B_2-NiAl涂层(Sample 1)、含中心对称微裂纹涂层(Sample 2)、含有中心微裂纹与单微孔洞涂层(Sample 3)和含有中心微裂纹与双微孔洞涂层(Sample 4)模型的失效过程,利用键对分析技术(CAN)、中心对称参数法(CSP)和径向分布函数(RDF),对涂层的变形过程和失效机理进行了分析表征。结果随着微缺陷的增加,高温材料的屈服应力会明显下降,弹性模量也会有所降低,屈服应变逐渐减小,但微孔洞会使涂层出现二次屈服现象。完美B_2-NiAl高温涂层在屈服后的位错和相变区域面积较小,分布比较均匀,在边界处萌发裂纹并沿(100)方向扩展,再沿着(111)方向扩展,直至失效。相比完美B_2-NiAl高温涂层,含有微裂纹和孔洞的涂层在屈服后的位错和相变区域较小,主要在裂纹尖端沿着111滑移系方向均匀分布,但其主裂纹沿着[100]方向扩展并导致断裂。结论微裂纹会降低B_2-NiAl高温涂层的强度,但微孔洞会提高其塑性。应力集中会导致微裂纹萌生并在裂纹尖端附近产生微孔洞,使其与主裂纹贯通直至失效,而位错塞积则是造成应力集中的主要原因。     

跨尺度网格识别方法及在防渗墙分析中的应用

为了高效地生成二维比例边界有限元-有限元（SBFEM-FEM）跨尺度耦合网格,提出跨尺度网格识别方法.该方法结合CAD人为可控的特点,对图形线段进行识别、裁剪、整理,生成有效节点与线段;根据节点与线段的拓扑关系以及封闭域的构造,生成合理的多边形比例边界单元或有限单元;最后组装节点与单元信息,输出可以用于数值分析的二维SBFEM-FEM跨尺度耦合网格.为了验证生成SBFEM-FEM跨尺度耦合网格的有效性及计算精度,依托某堤坝工程,对比分析了防渗墙不同网格剖分方法获得的墙体应力变形分布规律及峰值.结果表明,采用常规大尺度有限元网格模拟获得的主应力误差可以超过48%,基于所提跨尺度精细数值网格获得的结果误差不能超过5%,且其网格单元量大幅度降低.跨尺度网格识别方法可以为堤坝工程防渗结构提供有力的支持.     

进化加速技术在图像检索中的应用

在感性的图像检索中采用交互式进化技术,可以将用户的直觉、情感等感性因素有机地融入进化过程中,但是存在无法有效解决用户易疲劳问题。针对这一不足,该文引入基于引导的进化加速算法,使得进化收敛的速度加快,从而来减轻用户疲劳,检索实验结果表明该算法在检索交互次数和检索效果上都有显著的改善。     

基于食物链的生态进化算法

借鉴生物在生态环境中的能量传递方式一食物链,提出了一种多模式协同的生态进化算法。同时将该算法应用于典型优化问题求解,实验结果表明此算法具有良好的性能。