基于遗传算法的紧凑型高温超导托卡马克磁体优化

基于遗传算法和二维轴对称磁场有限元模型对高温超导托卡马克装置磁体进行了优化设计。以超导带材使用量最少为优化的目标函数，在给定的背景场设计指标和高温超导带材在50K、不同背景场的临界电流数据下，对磁体物理参数以及运行电流进行优化，得到了托卡马克高温超导磁体在50K温区下的设计方案。     

求解矩阵方程AXB+CXD=F参数迭代法的最优参数分析

本文针对求矩阵方程AXB+CXD=F唯一解的参数迭代法，分析当矩阵A，B，C，D均是Hermite正（负）定矩阵时，迭代矩阵的特征值表达式，给出了最优参数的确定方法，并提出了相应的加速算法.     

加速溶剂萃取-气相色谱/质谱法测定土壤中多氯代烃和有机磷阻燃剂

建立了加速溶剂萃取-气相色谱/质谱（ASE-GC-MS/MS）测定土壤中6种多氯代烃（PCHs）和12种有机磷阻燃剂（OPFRs）的方法，对加标制样、净化和仪器分析条件进行了优化。在土样与硅藻土混合物中加入回收内标混合液后，用加速溶剂萃取同时提取6种PCHs和12种OPFRs，固相萃取分步净化，气相色谱联用质谱仪测定。结果表明，目标分析物质量分数在0.05～500 ng/g范围内，相关系数（r²）>0.995,PCHs和OPFRs的方法检出限分别为0.16～2.31 pg/g和4.25～21.5 pg/g，方法定量限分别为0.533～7.71 pg/g和14.2～71.6 pg/g。PCHs和OPFRs的平均回收率分别为62.6%～111.0%和65.9%～119.2%。该方法适用于土壤中6种PCHs和12种OPFRs的检测。     

基于遗传算法的弹性地基加肋板肋梁无网格优化分析

基于遗传算法及一阶剪切理论,提出一种弹性地基上加肋板肋条位置优化的无网格方法.首先,通过一系列点来离散平板及肋条,并用弹簧模拟弹性地基,从而得到加肋板的无网格模型;其次,基于一阶剪切理论及移动最小二乘近似原理导出位移场,求出弹性地基加肋板总势能;再次,根据哈密顿原理导出结构的弯曲控制方程,并通过完全转换法处理边界条件;最后,引入遗传算法和改进遗传算法,以肋条的位置为设计变量、弹性地基板的中心点挠度最小值为目标函数,对肋条位置进行优化达到地基板控制点挠度最小的目的.以不同参数、载荷布置形式的弹性地基加肋板为例,与ABAQUS有限元结果及文献解进行比较.研究表明,采用所提出的无网格模型可有效求解弹性地基上加肋板弯曲问题,结果易收敛,同时基于遗传算法与改进混合遗传算法所提出的无网格优化方法均可有效优化弹性地基加肋板肋条位置,后者计算效率相对较高,只进行了三次迭代便可获得稳定的最优解,此外在优化过程中肋条位置改变时只需要重新计算位移转换矩阵,又避免了网格重构.     

浮升力和流动加速对超临界CO2管内流动传热影响

基于单相流体的概念,超临界流体的异常传热行为已经被研究很多年了,但是关于其流动传热机理仍没有统一的认识.本文通过理论分析和实验研究了超临界二氧化碳在竖直管内向上流动过程中,浮升力和流动加速效应对其流动结构和传热过程的影响.结果表明,没有确凿的实验证据表明超临界流体的异常传热行为是浮升力和流动加速直接导致的,存在的估计浮升力和流动加速效应准则均是在常物性流体的基础上,做了大量假设得出的,不同的研究者采用浮升力和流动加速准则分析超临界流体的传热恶化得出的结论不一致.最后,基于拟沸腾理论分析超临界流体的传热恶化过程,提出超临界沸腾数区分了超临界流体正常传热与恶化传热的转换边界,为超临界流体流动传热研究提供新思路,超临界沸腾数对建立用于不同技术的超临界流体动力循环的最佳运行条件具有重要意义.     

一种新的岩石非线性黏弹塑性蠕变模型研究

为了克服传统元件组合模型不能描述岩石蠕变过程中非线性特征的缺陷，首先根据加速蠕变阶段的应变和应变率随蠕变时间急剧增大的特点，建立黏塑性应变与蠕变时间的指数函数关系并提出非线性黏塑性体．将该非线性黏塑性体与广义Burgers蠕变模型串联，建立可以描述岩石全蠕变过程的非线性黏弹塑性蠕变模型，根据叠加原理得到一维应力状态下的轴向蠕变方程．然后基于塑性力学理论指出岩石三维蠕变本构方程建立过程中的不足之处，并给出非线性黏弹塑性蠕变模型合理的三维蠕变方程．最后采用不同应力水平下砂岩轴向蠕变试验对模型合理性进行验证，结果表明：拟合曲线与试验曲线吻合度较高，所建蠕变模型能够很好地描述砂岩在不同应力水平下的蠕变变形规律，尤其对加速蠕变阶段的非线性特征描述效果很好，验证了模型的合理性．     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。