计及离散变量基于互补约束全光滑牛顿法的无功优化

针对电力系统无功优化确定性算法在处理离散变量时有困难及收敛域小的问题,提出把基于互补约束的全光滑牛顿算法用于含离散控制变量的电力系统无功优化。该方法使用光滑松弛函数,以避免海森(Hessian)矩阵的奇异性,将优化模型的1阶优化条件(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)中的互补约束条件转化为光滑非线性方程,从而把非线性优化问题重构成一组非线性方程组的根求解问题,并用牛顿法进行求解。在此基础上,进一步提出以离散变量的2个边界构造其互补约束条件,并将约束条件直接嵌入到牛顿法中,实现离散变量在优化过程中的逐次逼近。算例表明:该无功优化方法具有大范围收敛性,突破了基于内点法等的无功优化技术要求系统初始点必须位于系统可行域之内的限制;采用互补约束条件处理离散变量,简单有效,能够可靠地同时得到连续变量及离散变量的最优解。     

大口径超光滑表面粗糙度非接触检测系统

介绍了一种应用激光双焦干涉原理测量大口径超光滑表面粗糙度的检测系统。该系统采用共路干涉和电子共模抑制技术,减小了测试环境的影响,消除了激光光强波动引起的系统误差。同时,采用紧凑的光学干涉头移动的扫描方式,因此能够测量大口径光学元件。系统的横向分辨力为0.5μm,纵向分辨力为0.1nm,系统的重复性优于2%。     

混合光滑函数类的双曲波逼近

通过用一元小波的张量积构造多元小波基,给出其双曲部分和对混合光滑Sobolev类逼近的 Jackson及 Bernstein 型不等式估计。     

光滑有限元方法研究进展

光滑有限元法作为一种新型数值方法,由于其良好的性能,受到了国内外学者的广泛关注与研究,但对其梳理总结的较少。文章对光滑有限元方法的类型进行了介绍、归纳,总结了光滑有限元法在各个方面应用的研究现状,并对光滑有限元方法的难点与发展趋势进行了展望:为后续光滑有限元研究工作的推进提供参考。     

汽车玻璃网印工艺步骤

能进行网印的介质很多,而各种印刷介质的性能又各不相同,如有的介质表面光滑,有的介质表面粗糙,有的介质柔软,有的介质坚硬,所以对于不同的印刷介质,要有不同的网印方法.下面简述汽车玻璃网印的一般步骤及注意事项.     

基于填充函数法的光滑分段半监督支持向量机

构造一个光滑分段函数,以逼近梯度直推式支持向量机模型中的不可微项,得到一种新的光滑分段半监督支持向量机模型。根据新模型的非凸特性,采用无参数填充函数法对其求解,以此避免参数调节的复杂过程,减小计算量.采用UCI数据库中不同规模的数据集,对新模型进行训练和测试,结果表明新模型可降低向量机的平均误分率,提高其分类性能。     

临界雷诺数区光滑圆柱振动与气动力研究

临界雷诺数区气动力特性是影响细长圆柱结构大幅振动的重要因素之一。该文通过刚性模型测压风洞试验,对临界雷诺数区光滑圆柱动态气动力分布特性及对临界区圆柱发生大幅振动的原因进行了分析。研究结果表明:圆柱在临界雷诺数区会发生大幅振动,当振动发生时,圆柱沿展向的气动力状态有一定的差异,这种气动力状态的差异说明气动力的非定常特性是引起大幅振动的主要原因。     

一种解决非光滑伪凸优化问题的新型神经网络

针对带有不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题，提出了一种基于微分包含理论的新型递归神经网络模型，根据目标函数与约束条件设计出随着状态向量变化而变化的罚函数，使得神经网络的状态向量始终朝着可行域方向运动，确保神经网络状态向量可在有限时间内进入可行域，最终收敛到原始优化问题的最优解。最后，用两个仿真实验用来验证神经网络的有效性与准确性。与现有神经网络相比，它是一种新型的神经网络模型，模型结构简单，无需计算精确的罚因子，最重要的是无需可行域有界。     

"平移"被测表面实现难测孔深的测量

这里结合生产中的实例,提出了一种通过光滑极限量规“平移”被测表面法测量难测孔深的方法,并对该设计方法进行了分析论证。     

添加油酸修饰的纳米Fe3 O4粒子润滑油的摩擦学性能研究

利用化学共沉淀法制备了平均粒径为10nm、油酸表面修饰的Fe3O4粒子，并对其作为润滑油添加剂的摩擦学性能进行了研究。试验结果表明，添加油酸修饰的纳米Fe3O4粒子的润滑油表现出了较好的抗磨减摩性能，但是，纳米粒子的添加量有一最佳值。与基础油相比，添加纳米Fe3O4粒子润滑油的摩擦因数最大降低了26％，磨损量降低了28％。在摩擦磨损过程中，添加纳米Fe3O4粒子润滑油的摩擦力矩的变化表现出了时间效应。添加纳米Fe3O4粒子润滑油摩擦磨损后的磨痕表面比基础油摩擦磨损后的磨痕表面光滑，可以推测，纳米Fe3O4粒子对摩擦表面的抛光作用提高了润滑油的摩擦学性能。