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第一部分 算法篇 第一章 最优化问题与数学基础 第二章 线性规划和单纯形方法 第三章 对偶线性规划 第四章 无约束最优化计算方法 第五章 约束最优化方法 第六章 直接搜索方法 第二部分 应用篇 2.1 单纯形算法 2.2 修正单纯形算法 3.1 对偶单纯形算法 4.1 下降迭代算法 4.2 黄金分割算法..... 4.3 两点三次插值算法.... 4.4 模式算法....... 4.5 最速下降算法 4.6 牛顿算法 4.7 FR共轭梯度算法 4.8 SR1算法 4.9 DFP算法 4.10 信赖域算法 5.1外点（罚函数）法

设计建立了一套以水为工质的分离式热管系统实验台,系统冷凝端采用水冷套管式换热器.在此实验台基础上研究了不抽真空、有大量不凝性气体存在于分离式热管的凝结放热问题,测定了在不同的入口蒸汽温度、循环蒸汽流量、冷却水进口温度及流量条件下混合气体在圆管内凝结换热的情况,分析了这些参数对换热过程的影响.同时,还对套管内含高分压不凝性气体——空气——的水蒸汽凝结换热物理模型进行了研究,并建立了相应的数学模型.模型中除了质量守恒、动量守恒、能量守恒和界面控制方程外,还增加了流动扩散和凝结控制方程.模型结果显示蒸汽放热量与实验测定值基本吻合,偏差在8%~15%之间

为连续预测RH熔池内碳含量,实现对RH脱碳终点碳含量控制,以物质C平衡为基础,通过对某钢厂250 t RH废气分析系统分析的废气流量以及废气中CO、CO2含量进行连续监控,建立了基于废气分析的RH脱碳数学模型.该模型计算表明:对于冶炼成品中碳质量分数≤ 30×10-6的超低碳钢,模型计算RH脱碳终点碳质量分数误差都在±5×10-6之间;在RH脱碳后期,废气中CO+CO2质量分数低于5%时,熔池内脱碳速率低于10-6 min-1,此时可判定脱碳结束.同时结合现场工艺条件分析了压降平台以及吹氧操作对RH脱碳速率的影响

分析半固态A1Si7Mg合金触变充型过程中各个阶段浆料的压力和速度变化特征,建立耦合半固态表观粘度的三维流场数学模型,在考虑半同态边界条件和气体阻力方程基础之上,采用SOLA-VOF法对铝合金件的触变充型过程进行模拟计算.结果表明,入流速度大小对半固态浆料充填流态有显著影响.小的入流速度浆料充填流态倾向于采用平稳充型,同时气孔等缺陷产生倾向也小.与刹车泵体轴向注入工艺相比,在一定入流速度下,采用径向注人工艺成形阻力较小,充型中不会出现充不满的铸造缺陷.上述模拟结果与实际相吻合.关

在带钢连续热处理热过程机理数学模型的基础上,提出了带钢连续热处理过程中的稳定工况和变工况过程的优化策略.根据稳定工况过程的启发式优化策略,得到了各钢簇(由钢种、规格确定)的可行工况集,基于各钢簇可行工况集之间的关系,研究开发了变工况条件下带钢连续热处理过程优化控制策略.该策略通过调整机组的操作参数,使得带钢温度与热处理目标温度之间的误差最小.通过对现场实际采用的变工况控制策略与本文开发的策略的对比分析表明,基于可行工况集的变工况策略可以在更短时间内实现变工况过程,更精准地控制变工况期间的带钢温度

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

许多物理问题可通过不同途径归结为不同形式的数学模型 它们或是表现为偏微分方程的边值问题,或是表现为区域上的变 分问题,或是归结为边界上的积分方程。这些不同的数学形式在 理论上是等价的,但在实践中并不等效,它们分别导致有限差分 法、有限元方法和边界元方法等不同的数值计算方法 边界元方法是在经典的边界积分方程法的基础上吸取了有限 元离散化技术而发展起来的一种偏微分方程的数值解法它把微 分方程的边值问题归化为边界上的积分方程然后利用各种离散化 技术求解