订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

碳/碳复合材料作为热防护材料多用在高超声速飞行器鼻锥、机翼前缘等位置。为准确预测其传热及烧蚀响应，采用多场耦合策略，考虑外部流场热化学非平衡效应、固体材料传热以及材料表面烧蚀，建立高超声速气动热环境下碳/碳复合材料的流?热?烧蚀多场耦合模型，预测碳/碳复合材料瞬态温度场分布、烧蚀速率以及烧蚀外形变化等。计算得到材料模型驻点区壁面温度和热流值随着时间的推移发生了显著的变化，初始时刻热流值较大，1 s时驻点热流密度为17.22 MW?m?2，随着时间推移，壁面温度增大，驻点区温度梯度减小，热流值也减小，30 s时驻点热流密度为10.22 MW?m?2。材料模型驻点区的温度较高，材料表面反应活跃，烧蚀较为严重，而模型侧面只发生少量烧蚀，烧蚀前后材料模型外形发生一定的变化，前缘半径增大，30 s时材料驻点烧蚀深度为17.47 mm。结果表明：在高超声速气动热环境下，碳/碳材料模型发生一定的烧蚀后退，导致外部流场以及热载荷发生变化，采用流?热?烧蚀多场耦合模型可有效预测不同时刻材料的传热及烧蚀响应，为热防护系统的设计提供一定的参考

鱼类所摄取的食物种类很多。根据各种鱼成鱼阶段所摄取的主要食物性质，可以将鱼类的摄食类型分为以下几类：➢（一）植物食性的鱼类：主要饵料是植物。➢（二）动物食性的鱼类：主要饵料为动物，多数鱼类属动物食性。根据食物对象的不同，又可分为：•温和肉食性鱼类：以无脊椎动物为食。•凶猛肉食性鱼类：以鱼为食。➢（三）杂食性鱼类：其食物组成比较广泛，往往摄取两种或两种以上性质的食物，有动物性也有植物性的，亦食部分水底腐殖质。所谓繁殖策略（reproductivestrategies），简单来说，是指每一个物种的繁殖特性，包括该物种的两性系统、繁殖方式、繁殖时间和地点以及亲体护幼等在繁殖过程中所表现的一系列特性。洄游是鱼类生命活动中的重要现象，表现为定向的周期运动。鱼类通过洄游得以完成其生活史中各个重要环节，诸如生殖、索饵、越冬、成长等。鱼类的洄游现象在很多鱼类中表现得非常明显，如大部分海洋鱼类、溯河性和降河性鱼类等

电压型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器的虚拟磁链矢量可以由电网电压矢量进行积分得到,实际中常用一阶低通滤波器代替纯积分环节来消除直流偏置误差和抑制高频次谐波干扰,但一阶低通滤波器的引入也会带来电网电压幅值衰减和相移,从而导致虚拟磁链观测不准确.为消除一阶低通滤波器对虚拟磁链观测的影响,本文提出一种基于矢量重构技术的观测方法,通过分析一阶低通滤波器的幅频特性和相频特性,分别对滤波后的电压矢量幅值和相位进行重构,可实现虚拟磁链幅值和相位的精确估算.该方法应用于虚拟磁链定向的电压型脉宽调制整流器直接功率控制系统.仿真和实验结果表明,与传统的一阶低通滤波器策略相比,该方法提高了虚拟磁链的估计精度,有效抑制了直流母线电压动态响应波动,更有利于滤除网侧电流谐波