使胶状稀土氢氧化物成大颗粒沉淀与除去杂质钡、钙、镁的研究

本文从理论上探讨了使胶状稀土氢氧化物沉淀完全和除去杂质钡、钙、镁的原理,并将其应用于从稀土矿中提取高纯度混合稀土氧化物的工艺生产中。实验结果表明,在控制调节pH等条件下,用絮凝法能使胶状氢氧化稀土成大颗粒沉淀而与杂质钡、钙、镁完全分离。     

燃气透平气固双向耦合湍流场中叶片冲蚀的数值模拟

在对双级跨音速燃气透平三元黏性湍流场进行数值模拟的基础上,采用颗粒随机轨道模型和气固双向耦合的PSIC法求解了10万个颗粒直径分布为5~50 mm (体积分数为4.19×10-5 %)的运动轨迹,以冲蚀率统计模型分析了叶片冲蚀率分布、冲蚀率数值及影响因素等,计算结果比较符合叶片的实际冲蚀情况.     

汽轮机湿蒸汽两相流中水滴尺寸研究进展

综述了国内外湿蒸汽两相流的理论和实验研究进展，分析了目前湿蒸汽中水滴尺寸研究的状况和遇到的困难，并详细介绍了能同时测量一次水滴和二次水滴的集成化探针，给出了在电厂350MW汽轮机上的测量结果．     

移动商务中面向客户细分的KSP混合聚类算法

数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的问题,着重对比分析传统聚类算法中K-m eans、自组织映射网络和粒子群3种算法的不足,提出融合3种算法优点的混合型聚类算法,该算法利用K-m eans和自组织映射网络对初始聚类中心进行优化,结合粒子群优化和K-m eans优化聚类迭代过程,并在迭代优化过程中设计避免算法因早熟而停滞的机制。针对移动电子商务环境下的餐饮业客户细分问题,建立移动餐饮业客户细分模型,并利用混合型聚类算法、K-m eans、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-m eans等4种算法对实际案例进行对比分析。研究结果表明,混合型聚类算法的聚类精度分别比其他3种算法高,同时还具有最快的收敛性能,更适用于客户细分问题。     

粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法MSPSO,在多子群、层次化的模型中采用von Neumann邻域结构,以改善收敛速度和优化精度。建立一种新的目标函数模型,对顶层和底层的子群分别采用适合其特点的适应值目标函数,平衡了算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,将该算法应用于阵列天线方向图综合中,取得了很好的优化效果。     

示踪粒子背景去除及运动轨迹捕捉

本文通过分析污水反应器设计过程中运用的示踪粒子,利用YUV模式,通过将亮度图像和色度图像分别去除污水背景的方法得到干净的去背图像。通过设定阈值优化二值图像计算粒子矢量的干扰数据,得到了较为完整的示踪粒子运动轨迹。     

四川方言语气词“哦”的情态解释

四川方言语气词"哦"有其独特的情态意义,与其在汉民族共同语中的身份完全不同。我们在这里对四川方言语气词"哦"的情态功能以及其礼貌值做讨论,有利于规范"哦"在方言中的使用,也为其成为汉民族共同语的语气词提供一些理论依据。     

小品词UP语义扩延的认知阐释

小品词在短语动词的语义形成与扩延中起着关键作用。本文尝试由小品词UP切入,援用经验主义原型范畴模式、家族相似性、意象图式、Lakoff的隐喻理论等并结合人类的生理、心智和社会经验以及动态动词的类型依据,具体探讨小品词语义扩延的认知理据,进而阐明小品词在构建短语动词时的原理,旨在为短语动词理解和运用提供新思路。     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.