天然气管道CO2腐蚀机理及预测模型研究进展

天然气管道的CO₂腐蚀是一个普遍现象,但对于其腐蚀机理目前仍然缺乏深入的理解和认识,因而难以解释CO₂的腐蚀行为并建立有效的腐蚀速率预测模型。为此,从均相化学反应、电化学反应和传质过程3个方面,讨论了CO₂腐蚀机理,分析了影响CO₂腐蚀的关键因素,总结了相应的CO₂腐蚀速率预测模型的最新研究进展情况;在对CO₂腐蚀机理最新理解的基础上,比较了各种模型的机理性和拓展性,总结了现行研究的缺陷和不足,并基于现存的问题对今后的研究方向进行了展望。研究结果表明:(1)目前对于CO₂腐蚀机理的研究主要以理想溶液环境体系为主,未来需要对非理想溶液体系的CO₂腐蚀机理进行研究;(2)关于CO₂腐蚀反应机理的认识还不清楚,对于CO₂能否直接参与阳极反应以及H₂CO₃能否直接被还原还存在着争议,需要进一步研究;(3)目前的腐蚀速率预测模型都只考虑...     

多空间协同进化的自然计算方法

在自然计算方法中,种群规模大,计算复杂度高;种群规模小,容易陷入局部最优.本文提出多空间协同进化(Multispace Coevolution,简称MSC)的自然计算方法,该方法适用于各种基于种群进化的优化算法,不依赖于算法进化的具体步骤,具有普适性.在传统的生物种群进化的基础上,将大种群分解为个数有限的小种群,部分小种群组成进化空间,另一部分构成指导空间,两个空间拥有不同的功能,指导空间通过特定的信息传递方式将经验概括信息传递到进化空间,从而使整个种群协同进化.将该策略分别应用到粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)中,并与标准粒子群算法、遗传算法以及目前主流的针对大规模问题进行优化的7个算法对比,在高维测试函数中,结果表明,寻优性能方面新的种群进化算法相比其他算法提高80%左右,具有普适性.     

PLC的配合煤自动采样技术的研究与应用

文章介绍了OMRON PLC在焦化再己合煤自动采样控制系统中的研究与应用。重点包括工艺流程、系统结构、功能设计、软件实现等。     

一种最优粒子逐维变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度.     

基于非线性降维的自然计算方法

随着人工智能的发展,许多优化问题发展为高维的大规模优化问题。在自然计算方法中,针对高维问题虽然能避免算法陷入局部最优,但是在收敛速度和时间可行性上却不占优势。该文在传统自然计算方法的基础上,提出了非线性降维的自然计算方法(NDR),该策略不依赖具体的算法,具有普适性。该方法将初始化的N个个体看做一个N行D列的矩阵,然后对矩阵的列向量求最大线性无关组,从而减少矩阵的冗余度,达到降低维度的目的。在此过程中,由于剩余的任意列向量组均可由最大线性无关组表示,所以通过对最大线性无关组施加一个随机系数来维持种群的多样性和完整性。将该文所提策略分别应用到标准遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)中,并与标准粒子群算法、遗传算法以及目前主流的对维数进行优化的4个算法对比,实验证明,改进的算法对大部分标准测试函数都具有很强的全局收敛能力,其寻优能力超过了上述6个算法,同时改进后的算法在运行时间上远优于对比算法。

     

大数据方向工程硕士实践教学模式研究

针对大数据技术实践性强、理论基础薄弱的问题,对大数据方向工程硕士实践教学模式进行研究,通过对比分析清华大学、复旦大学、华中科技大学、北京航空航天大学和哈尔滨工业大学5所大学,介绍其培养方案的课程体系、实践教学管理体系和评估体系。     

具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法

粒子群算法作为一种随机算法,其随机性对种群的进化速度和寻优精度提出了严峻的挑战.针对该问题,本文提出了一种具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法.首先提出了一种纠正策略来判断粒子进化趋势的正确性并作出必要干预,减少了随机性所带来的学习时间的浪费;其次,在使用逐维变异策略的基础上利用个体最优作为最优粒子的学习对象,加强个体...     

人机交互视角下儿童智能创新学习玩具研究

目的 智能玩具在儿童的生活和学习中扮演着重要角色。探讨人机交互技术如何更好地适配儿童的学习需求,使智能玩具发挥其潜力,成为有效的学习工具。方法 通过梳理智能的儿童智能创新学习玩具的典型案例,对案例进行分析,提炼共性和特点,深入探讨智能玩具的交互技术与儿童学习目的、学习方式之间的关系。讨论在不同场景和学习目的下如何与人机交互技术相适配。结论 从学习目标、交互技术和设计理论的角度提出了儿童创新学习玩具的设计建议,为如何设计应用于儿童学习与教育领域的智能创新学习玩具提供了参考。