纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断

针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。     

从光学显微镜到光学“显纳镜”

光学显微镜在生物学和医学等众多科学技术以及生产领域发挥着重要作用,分辨能力已经进入纳米尺度.本文综述了光学显微镜的放大原理、结构组成、发展历史、在生物学发展中的推动作用以及超越阿贝衍射极限实现超分辨荧光显微镜——光学显纳镜的原理和方法.光学显纳镜重点介绍了2014年获得诺贝尔化学奖的两项超分辨荧光显微技术,一是以光激活定位显微技术为代表的单分子显微技术,一是通过增加一束损耗光等效减小激发光斑大小来实现超分辨的受激发射损耗显微技术.     

基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法

针对传统算法预测回转窑煅烧带温度存在精度低、速度慢的问题,提出了基于改进极限学习机(ELM)的回转窑煅烧带温度预测方法。对ELM输入权值矩阵定义了变换系数,采用黄金分割法在给定区间内搜寻变换系数的最佳值,改进了ELM网络参数的确定方式,弥补了随机确定输入权值并且不作调整的缺陷,在保证ELM训练速度的前提下提高预测精度、减小模型随机性。实验结果表明,改进的ELM预测精度高、训练速度快、模型性能优,可满足工况恶劣的回转窑的生产需要。     

非线性振子极限环的实用分析法

本文提出一种研究极限环特性的实用分析法,适用于含有小参数的二阶常微分方程所表示的自治非线性振子.我们给出极限环存在性和稳定性的判别法以及极限环相图的实用求法.     

应力约束下薄板结构的拓扑优化

研究了应力约束下薄板结构的拓扑优化问题，分析了极限应力的影响，建立了拓扑优化的数学模型，讨论了若干优化过程中的技术问题，最后，进行了实例计算。     

现代加筋土技术应用与研究进展

对土工合成材料研究与应用概况、加筋土的国内外应用与研究进展、加筋土基本理论研究进展进行了综合分析,提出了今后研究工作的重点。     

拉压性能不同材料的几种结构的极限分析

给出了拉压性能不同材料（简称具有Ｓ－Ｄ效应的材料）的几种结构的极限载荷公式。揭示出材料的拉压性能不同对几种结构承载能力的影响规律。所给出的极限载荷公式可供工程设计人员参考。     

三维复合型断裂的试验方法探讨

探讨了一种能够揭示三维复合型断裂现象并能记录这些现象的三维复合型断裂研究的实验方法，用此方法完成了LC4－CS航空结构铝合金不同厚度紧凑拉伸试样的I＋Ⅱ复合型断裂试验。结果表明：此方法能够简便地确定出复合型裂纹的起裂载荷、破坏载荷、裂尖张开位移、滑移位移和起裂角，基本解决三维复合型断裂研究所需实验数据问题。同时发现此种材料试样的承载能力和超裂方向的确具有明显的厚度效应。     

部分均匀荷载作用下圆板塑性极限统一解

本文采用俞茂宏双剪统一屈服准则求解部分均匀荷载下简支圆板的塑性极限，已有的最大主应力准则、Ｔｒｅｓｃａ准则，Ｍｉｓｅｓ准则的解答均是该解答的特例或线性逼近。该解答可以适合于多种工程材料，具有普遍性和适用性，从得出的解析解和图示中可得出一些新的有益的认识