α粒子散射实验的CAI研究

利用计算机对α粒子散射进行模拟 ,对以往课堂教学过程中需要较强空间想象力才能理解的实验过程利用动画和 3D来演示 ,数据利用EXCEL处理 ,并生成各式图表     

爆炸式发射二极管的粒子模拟研究

分析了爆炸式发射的物理机理,在二维Yee网格模型的基础上推导出了爆炸式发射的发射条件及逃离阴极表面的粒子电荷的计算公式,讨论了在程序中如何用唯相的方法来描述爆炸式发射的二维粒子模拟实现过程,并以向内发射同轴二极管为例从其电流电压关系及电子束运动特性方面验证了模拟的正确性。     

电化学反应器—三维电极中粒子电极应用研究

通过实验对三维电极中粒子电极进行了研究 .结果表明 ,三维电极中粒子电极的用量、粒子电极的粒径大小、粒子电极导电性等对三维电极降解废水的COD效率有很大的影响 .此研究为三维电极中粒子电极的选用及其在降解工业废水中的应用提供了科学依据     

同轴波导自由电子激光放大器的粒子模拟

采用PIC模拟方法对同轴混合铁磁摇摆器自由电子激光器进行了研究,分析了等离子体填充对其性能的影响。粒子模拟结果表明,这种同轴摇摆器结构FEL在工作电压较低(205 kV)的情况下仍可以得到较好的放大输出,效率达到27.3%,饱和功率达到兆瓦级;等离子体填充对器件的性能有一定的影响,改善了束流传输特性。     

基于混合蚁群粒子群算法的立体库堆垛机路径优化

针对自动化立体仓库中的堆垛机路径优化问题,课题组通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况,提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法,在传统的蚁群算法中结合粒子群算法思想,使算法同时具备蚁群算法的正反馈与粒子群的多样性。通过对实例进行MATLAB仿真分析表明：混合算法路径优化速度较快,且比以往的路径更短。研究使堆垛机的运行效率得到提高。     

无阻尼布朗粒子二维运动的Monte-Carlo模拟

将布朗粒子系统当作巨大分子组成的理想气体,根据质点的经典力学的理论,对布朗粒子的运动进行了模拟研究.     

周期永磁聚焦行波管离子噪声的粒子模拟

采用混合模型研究了周期永磁聚焦行波管中的离子噪声,编写了一维粒子模拟程序,并对行波管的离子噪声特性进行了分析;计算表明相同气压下,周期永磁聚焦离子噪声的频率比均匀聚焦要低,且频谱有所展宽;提出改善电子束匹配条件是降低离子噪声的有效方法。     

基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型研究

利用量子粒子群改进神经网络集成个体的网络结构和连接权值,利用主成分分析法提高集成个体差异度,形成一组优良的神经网络集成个体,利用支持向量机回归集成生成输出结论,求出非线性时序函数的全局最优解,随即建立一个基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.     

基于数字全息术的粒子定位测量

将数字全息术应用于粒子场测试,数字全息术中采用电荷耦合成像器件CCD记录全息图,采用计算机模拟再现所记录的粒子场中粒子的一些定量信息.阐述了同轴数字全息的基本概念、原理、方法及其在粒子定位测量中的应用,并进行了计算机仿真与实验研究,证明了该方法的适用性.     

3cm相对论返波管的MAGIC模拟

运用全电磁的相对论的２１２维粒子模拟程序ＭＡＧＩＣ模拟分析了３ｃｍ相对论返波管中注波互作用的非线性过程,得到了器件微波输出功率、转换效率、工作频率、工作模式等参数,模拟结果与实验数据吻合较好。     

Ka波段耦合腔行波管的粒子模拟研究

利用粒子模拟技术对Ka波段耦合腔行波管的非线性互作用现象进行了研究。互作用电路采用的是重入式双交错梯形线耦合腔慢波结构,设计了匹配良好的高频耦合系统,并建立了一个基于CPI的Ka波段耦合腔行波管的三维电路模型。粒子模拟结果表明,当采用和CPI管子相同的电气参数和色散特性时,该管能在28.3~30 GHz的频率范围内有大于550 W的饱和平均输出功率,瞬时带宽大于600 MHz,相应的饱和增益和电子效率分别大于33 dB和8.39%。上述结果与CPI的测试结果吻合良好,证明了设计方案的可行性以及粒子模拟能较准确地对耦合腔行波管的工作性能进行估计。     

周期性介质切伦柯夫脉塞的粒子模拟

通过对周期性介质切伦柯夫脉塞的分析,采用等效电容的方法将周期性介质等效为均匀的各向异性介质,从而推导出了注波互作用色散方程,并进行了数值模拟。研究发现微波频率和输出功率随着介质膜片宽度的变化而变化,通过调整周期中介质所占的比例(即相当于调整纵向介电常数和横向介电常数)来调整输出频率和功率,从而使研制出高频率微波器件成为可能。     

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.     

基于粒子群算法的弹簧可靠性优化设计

将人工生命中的粒子群优化算法引入弹簧的可靠性优化设计中,根据弹簧可靠性优化设计的特点,提出了一种适用于弹簧可靠性优化设计的约束型粒子群优化算法。实验表明这种方法是有效的,这为机械可靠性优化设计的研究提供了一种新方法。     

基于个体位置变异的粒子群算法

针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,并且程序量较小。仿真实验中,将算法应用于6个典型测试函数中,并与其它改进粒子群算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的收敛速度,明显提高了粒子群算法的优化性能。     

聚氨酯/纳米无机粒子复合材料研究

以PTMG、TDI、MOCA为原料,采用预聚法合成聚氨酯弹性体,并选用纳米无机粒子对聚氨酯弹性体进一步增强,通过对纳米碳酸钙、纳米二氧化钛进行表面改性处理,研究了纳米粒子含量、游离-NCO%含量与实验合成温度对聚氨酯弹性体力学性能及热性能的影响,通过SEM验证说明纳米粒子的分散性.     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。     

基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法

传统的粒子滤波方法采用若干维参数定义的简单几何图形给出跟踪结果,不能精确表示现实中具有复杂形状的目标物体。针对这一问题,该文提出基于粒子滤波的主动轮廓算法,用于计算复杂形状目标的轮廓跟踪任务。在目标状态后验分布的模拟样本基础上引入主动轮廓模型,并使用带权粒子定义其能量函数,使得模型的轮廓线向具有重要权重粒子的所在区域演化,并最终收敛到具有最大目标似然的图像区域,从而实现对目标物体的全局运动及局部形态演化的同时估计。精确的目标区域提高了目标模型的更新精度,避免了跟踪中漂移现象的发生。最后,结合真实机场监控验证了该方法在实际复杂场景下的有效性及鲁棒性。     

基于粒子群算法的网络教学资源优化获取

利用通用搜索引擎可以在网络上获得大量相关的网络教学资源,如何在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得理想的教学信息是越来越重要的研究课题。为解决这一问题,本文提出了基于粒子群算法的网络教学资源优化获取方法。首先对每个网络教学资源赋予一定的评价指标,然后利用粒子群算法对搜索列的网络教学资源进行优化排序,从而可以在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得优质的教学资源。     

基于粒子群算法的班级文化管理隐性构建初探

目前关于班级文化管理的研究较多,但大都偏重于宏观的定性研究,涉及到具体操作层面的文章较少,且缺乏理论的、逻辑的方法作为支撑。本文研究了粒子群算法的进化内涵,将算法应用于大学班级文化管理隐性构建的数学建模。使用定性研究和逻辑推理相结合的方法,对建立的模型进行分析,拓展班级文化管理的理论依据,创新班级文化管理的操作方法。