Influence of fly ash and its mean particle size on certain engineering properties of cement composite mortars

An experimental investigation on the effects of incorporating large volumes of fly ash on the early engineering properties and long-term strength of masonry mortars is reported. The effect of fly ash and its mean particle size (PD) on the variation of workability and strength has been studied. It was found that fly ash and its mean particle size play a very significant role on the strength of masonry mortars. It has been observed that the early-term strength, except the mortars incorporating coarse fly ash (CFA), was slightly influenced by the replacement with fly ash. The long-term strength (both the bond strength and the compressive strength) will significantly increase, especially for the bond strength of mortars incorporating coarse fly ash. It was also found that the bond strength significantly increased as the mean particle size of fly ash decreases after 28 days curing. However, the 7-day strength was little influenced by fly ash particle size. The fluidity of composite mortar enhanced due to replace cement and lime with fly ash, and the mean PD of fly ash significantly influenced the workability.     

Particle velocity and solids circulation rate in a jet-spouted bed

Radial distribution of particle velocities, solids circulation rate and radial variation in bed voidage in a jet-spouted bed were investigated in a 0.2 m diameter conical-cylindrical column. The upward particle velocity is strongly dependent on gas velocity and its radial profile is the Gaussian. The solids circulation rates are of the same order of magnitude as those in a conventional spouted bed and are proportional to the gas velocity. Estimation of the variation in bed voidage in the radial direction revealed that the annulus voidage of about 0.90 was greater than the spout voidage of around 0.70. This tendency is contrary to that in a conventional spouted bed.     

基于QPSO 算法移动机器人轨迹规划与实验

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于QPSO算法的路径规划方法,并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性,阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间;然后根据移动机器人的运动特征提出一种改进的轨迹规划方法。移动机器人平台的实验结果表明了该方法在移动机器人路径规划中的有效性和可行性。     

灰色二层多目标线性规划问题及其解法

针对二层多目标线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层多目标线性规划问题,并给出了模型的相关定义和定理.针对漂移型灰色二层多目标线性规划问题,提出一种具有全局收敛性质的求解算法.首先通过线性加权模理想点法把多目标转化为单目标;然后当可行域为非空紧集时,利用库恩塔克条件把双层转化为单层,再利用粒子群算法搜索单目标单层线性规划即可得到原问题的解;最后通过算例表明了该算法的有效性.     

一类区间多目标粒子群优化算法

针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。     

带两类正态变异的PSO 算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优点和收敛速度较慢的缺点,提出在PSO更新过程中加入两类基于正态分布投点的变异操作。一类变异用来增强局部搜索能力,另一类变异用来提高发现全局最优点的能力,避免所有粒子陷入到一个局部最优点的邻域内。数值结果表明,所提出算法的全局搜索能力有显著提高,并且收敛速度更快。     

求解整合资源条件下的运输调度问题

针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。     

两种反相微乳液体系合成纳米羟基磷灰石的比较

制备了两种稳定的CTAB/正丁醇/正己烷/水体系和TritonX-100/正己醇/环己烷/水反相微乳液体系,研究了微乳液组份的浓度和比例对微乳液性质的影响,比较了两种反相微乳液体系的三元相图,用“微反应器”合成了纳米羟基磷灰石(HAP)粉体,比较了HAP颗粒在X-射线衍射、TEM、SEM表征中的异同。两种体系都表明反向微乳液法可以有效地控制和改变HAP的分散性和粒度大小。     

自适应收扩系数的双中心协作QPSO算法

针对量子粒子群优化(QPSO)算法迭代后期种群多样性下降、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种自适应收缩-扩张系数的双中心协作最子粒子群优化算法。该算法从2个方面进行改进:(1)自适应调节收缩-扩张系数,其目的是帮助粒子跳出局部最优点,提高粒子的全局搜索能力;(2)双重更新全局最优位置,即在每次迭代中,先后分别采用2种不同的方式更新全局最优位置。第1种方式与QPSO算法一致,第2种方式则引入双中心粒子,使其和当前全局最优位置在相应维度上合作,从而达到更新全局最优位置的目的。从固定迭代次数和固定精度角度分析算法性能,仿真结果表明,相比于QPSO算法,该算法在保证复杂度较低的情况下,可提高收敛速度,增强全局和局部搜索能力。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。