钒钼协同作用下杂多酸催化阻聚甲基丙烯酸甲酯

利用一锅法制备了Dawson型钨磷酸和钼钒磷酸,并用红外光谱和X-射线衍射表征了其结构.采用沸腾法研究了合成的杂多酸对甲基丙烯酸甲酯(MMA)的催化阻聚性能,考察了杂多酸结构、杂多酸用量和反应温度等因素对MMA本体聚合反应的影响.结果表明:钒钼元素在杂多酸催化阻聚MMA的反应中具有明显的协同作用,而且,杂多酸对MMA的催化阻聚作用随钒原子数的增加而增强,杂多酸的用量和反应温度对MMA自聚反应的速率影响较大.在过氧化苯甲酰(BPO)为0.04 g,MMA为10 mL,H9P2Mo15V3O62质量为MMA的0.06%,反应温度为101.2℃或H9P2Mo15V3O62质量为MMA的0.03%,反应温度为89.4℃时,MMA自聚反应被抑制.与传统和常用酚阻聚剂相比,Dawson型钼钒磷酸具有阻聚效果好、后处理简单、无腐蚀和污染问题等优点,能够作为MMA的阻聚剂使用.     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂SIS系统机组负荷优化分配功能模块为应用背景,针对基本粒子群优化算法易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法。并且通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

深水多波束测深系统脉冲压缩实时算法

线性调频信号是大时宽带宽积信号,通过脉冲压缩可提高探测距离和分辨率,已在深水多波束测深系统中得到广泛应用。针对深水多波束测深系统中脉冲压缩运算量大的问题,提出了一种基于分组的脉冲压缩实时算法。该算法对需要进行脉冲压缩的波束进行分组,每个节拍只计算一组波束,可大幅减少深水多波束测深系统脉冲压缩的运算时间,节省了处理器资源。该算法已成功应用于某深水多波束测深系统,经多次海试证明,工作稳定可靠。     

航空通信网络中复杂干扰过滤技术研究

航空通信环境中存在复杂的干扰信号,对正常的通信信号造成强烈的干扰。利用传统算法进行干扰信号过滤,无法避免由于干扰信号过于复杂导致过滤不充分的缺陷。提出一种基于加权残差优化算法的航空通信网络中复杂干扰过滤方法。对原始信号进行降频处理,能够消除峰值干扰信号,提高了信号的准确性。根据加权残差修正优化算法的相关原理,对通信信号进行残差优化处理,经过处理后的通信信号在受到干扰时会形成零陷,实现了对复杂干扰信号的过滤。实验结果表明,利用该算法进行航空通信网络中复杂干扰信号过滤,能够有效提高过滤的准确性,效果令人满意。     

文化框架下多群智能优化算法的云作业调度

作业调度是一种云计算核心技术,为了获得更优的云计算作业调度方案,提出一种文化框架下多群智能优化算法的云作业调度方法。首先构建云作业调度问题的数学模型,然后借助文化算法模型,粒子群算法组成信仰空间,人工鱼群算法组成群体空间,两者之间并行演化,相互促进,对云计算作业调度数学模型进行求解,最后通过仿真实验测试算法的性能。结果表明,本文加快了算法的收敛速度,获得了更优的云计算作业调度方案,大幅度缩短少云计算作业完成时间,具有一定的实用价值。     

回归的能源有效网络大数据流汇聚算法研究

为了降低传感器网络数据流汇聚时的能源消耗,提出了一种基于回归的能源有效数据流汇聚算法。首先,将传感器节点分为活跃节点和能源有效节点。然后,以活跃节点为中心点将所有节点进行聚类,并应用回归方法通过活跃节点的数据流对能源有效节点的数据进行预测。接下来,通过节点预测值的累积误差不断修正活跃节点集。最后,应用活跃节点的数据流信息对能源有效节点的数据进行预测。实验表明,本文提出的算法与其它相关算法相比具有更好的预测准确性。     

基于多视场星敏感器的姿态确定方法

星敏感器是目前航天器姿态测量精度最高的器件,与传统的单视场星敏感器相比,多视场星敏感器可以实现三轴同样高精度的姿态测量,提高姿态测量精度。针对单视场星敏感器姿态确定问题,推导了以最小代价函数为指标的QUEST姿态确定算法。对于多视场星敏感器,通过坐标变换方法将多个视场的导航星矢量转换到同一视场中,再利用QUEST算法得到航天器姿态。最后仿真结果表明,坐标变换后进行姿态确定得到的姿态数据与单个视场所得的姿态数据相同,验证了方法的正确性。     

广东省能源需求预测模型构建及实证分析

为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理.     

非线性互补约束规划问题的一个新的QP-free算法

本文研究了非线性互补约束均衡问题.利用互补函数以及光滑近似法,把非线性互补约束均衡问题转化为一个光滑非线性规划问题,得到了超线性收敛速度,数值实验结果表明本文提出的算法是可行的.     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。