人工水晶的压痕断裂行为及其 K_(1c)测量

藉助于声发射技术,研究了在 Vickers 钻石压头作用下人工水晶的压痕断裂行为。压头对角线与晶体试样的相对取向是,使得水晶Ⅰ和水晶Ⅱ的压痕诱发径向/中位断裂,分别沿着(10(?)0)/(1(?)10)和(11(?)0/(1(?)00)晶面对发展。压痕断裂过程中的声发射特征表明,除了随着压痕特征参数的发展所引起的准静态—声发射外,有三个相互独立的,与径向/中位裂纹的成核、径向/中位裂纹突入试样表面、以及裂纹分岔或侧向裂纹萌生等过程相关的声发射效应。以 Vickers 压痕技术测得 K_(c2)的结果与以一般力学法及 Knoop 压痕技术的测试结果作了比较。断裂韧性与晶体学取向的关系亦作了分析。实验表明,水晶Ⅰ和水晶Ⅱ具有相同的 K_(1c)值。其原因是,两种试样的径向/中位裂纹实际上沿着同样的{1100}/{1120}晶面对扩展。至于从缺口梁法或 Knoop 压痕技术得到的 K_(1c)值,由于水晶Ⅰ和水晶Ⅱ的主裂纹分别沿着(1(?)10)和(1(?)00)晶面扩展;它们的 K_(1c)值与断裂能随着晶体学取向而变有关,因而也就各不相同。     

一个求解单调线性互补问题的不可行内点算法

基于核函数设计一个求解单调线性互补问题的不可行内点算法,在算法的每一步迭代中,只需要求解线性方程组得到新的搜索方向. 然后,按照一定的线性搜索规则,选择合适的步长得到新的迭代点.数值实验结果显示该算法是有效的.     

线搜索(LS)共轭梯度法非单调算法的全局收敛性

非单调线搜索技巧在非线性优化中得到成功的应用与扩展,非单调线搜索下的共轭梯度法则可以提高大规模非线性优化问题的收敛速度。对LS共轭梯度法做了某些变型,在非单调线搜索下,该方法保证每次迭带都会产生下降的方向,在较弱的条件下得到算法全局收敛性。     

竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA—SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低雏空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA—SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA—SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。     

List partitions

By definition, apartition of a list is a division of that list into nonempty contiguous segments. Many programming and operations research problems can be specified in terms of list partitions, and we present a hierarchy of theorems for deriving programs from such specifications. Throughout, reasoning is conducted in an equational style using the calculus for program synthesis developed by Bird and Meertens.Supported by a BP research studentship.     

基于遗传算法的0/1背包问题求解

利用遗传算法提出了解决０／１背包问题的３种算法,这３种算法分别是基于罚函数修正方法和译码方法的算法,理论分析表明,修正方法可以获得问题的最优解,在不同测试数据集上对这３处算法的性能进行了比较,结果与理论分析一致。     

误差反向传播算法的数学推导及实现步骤

提供了人工神经网络的一种算法-误差反向传播算法的数学推导方法及上机实现步骤.     

Gaussian process assisted coevolutionary estimation of distribution algorithm for computationally expensive problems

In order to reduce the computation of complex problems, a new surrogate-assisted estimation of distribution algorithm with Gaussian process was proposed. Coevolution was used in dual populations which evolved in parallel. The search space was projected into multiple subspaces and searched by sub-populations. Also, the whole space was exploited by the other population which exchanges information with the sub-populations. In order to make the evolutionary course efficient, multivariate Gaussian model and Gaussian mixture model were used in both populations separately to estimate the distribution of individuals and reproduce new generations. For the surrogate model, Gaussian process was combined with the algorithm which predicted variance of the predictions. The results on six benchmark functions show that the new algorithm performs better than other surrogate-model based algorithms and the computation complexity is only 10% of the original estimation of distribution algorithm.     

基于三点工况下的无源滤波器组优化设计

无源滤波器组的参数设计通常均针对系统单一工况(通常为最大工况)进行。当系统运行在其他工况时,有可能无论退出哪一组滤波器的运行均无法同时满足系统的无功补偿和谐波治理要求。为此基于系统的3种典型工况(最大、平均和最小工况)对无源滤波器组进行优化设计,确定合理参数,以在最小的投资费用下达到谐波治理与无功补偿的最优匹配。算例结果验证了该方法的可行性。     

基于灰色预测的多变量自适应PID控制器

针对汽轮发电机组具有多变量、强耦合、大时滞等特点,提出一种基于灰色预测的多变量自适应PSD控制算法。该方案通过一组灰色系统预测模型GM（1,N）对多变量系统的输出预测实现对角解耦。采用无辨识智能自适应PSD控制算法优化PID控制器的参数,用优化后的PID控制器对每个子系统进行控制。该方案不需要精确的数学模型,在线估计参数少,计算简单。仿真结果表明,与其他方法相比,这种控制方法响应速度更快,而且具有更好的自适应性和鲁棒性。