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运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型,并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手,设计适合本文模型的算法,并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念,将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用,并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解,是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法,测试结果与本文的理论分析一致,证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果
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海洋环境对于金属的腐蚀具有明显的加速作用,尤其在高铁海底隧道环境中,金属比正常的服役时间变短,这种腐蚀情况下会影响高铁的安全和准点运行。基于以上背景,通过夹杂物自动扫描、钢的加速腐蚀及电化学测试对钢中的夹杂物诱发腐蚀行为进行系统分析,重点分析了高铁轨旁信号设备连接金属件(Q235)中夹杂物在盐雾环境下的腐蚀行为。结果表明:钢中主要夹杂物为氧化物、硫化物或者其复合夹杂,而这两类夹杂物对于诱发钢基体点蚀的原因不同。其中数量最多、尺寸小于5 μm类型的夹杂物为硫化物夹杂和氧硫复合类型夹杂物;数量少、尺寸大于5 μm的夹杂物为氧化物夹杂。在服役过程中,钢中硫化物夹杂易溶解脱落形成点蚀坑,而氧化物夹杂周围基体会先溶解引起夹杂物脱落形成点蚀坑,复合类夹杂物也是诱发钢发生腐蚀的因素,不同复合类型的夹杂物腐蚀方式不同,硫化物夹杂和氧硫复合夹杂对碳钢影响较大。电化学测试表明自腐蚀电位约为为?0.1 V,Q235钢本身抗腐蚀能力不强。夹杂物在腐蚀过程中参与了腐蚀,引起阳极极化曲线的波动,加快了Q235钢的腐蚀情况。研究结果对于认识和改善钢的耐腐蚀性能有指导意义
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针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度
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注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
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进行了组合抑制剂CCSL分离方铅矿、闪锌矿与磁黄铁矿的浮选研究.单矿物浮选实验结果表明,浮选过程添加该组合抑制剂时,磁黄铁矿基本不浮,而方铅矿与闪锌矿的可浮性很好.方铅矿与磁黄铁矿混合矿浮选实验结果表明,添加该组合抑制剂时,方铅矿的浮选回收率可达90%以上,而磁黄铁矿基本不浮,从而很好地实现两种矿物的分离;闪锌矿与磁黄铁矿混合矿浮选实验结果表明,添加该抑制剂时也能实现两种矿物的分离,但分离效果不及方铅矿与磁黄铁矿.X射线光电子能谱、红外光谱、Zeta电位测试表明,CCSL处理后的磁黄铁矿表面的醋酸根吸附不是单纯的物理吸附.紫外吸收光谱扫描结果表明,CCSL中的醋酸根并没有阻碍磁黄铁矿表面双黄药的生成,磁黄铁矿可浮性下降仅仅是由于醋酸根对其造成的亲水性大于双黄药造成的疏水性.CCSL中的醋酸根既与磁黄铁矿中的Fe3+发生亲合,又与水中的H+形成氢键,最终增强了磁黄铁矿的亲水性;而醋酸根对方铅矿和闪锌矿基本没有影响,这是组合抑制剂CCSL能够分离方铅矿、闪锌矿与磁黄铁矿的原因
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围绕高炉雷达料面监测系统成像需求,针对高炉雷达测量目标的雷达横截面积(radar cross section,RCS)展开应用研究,首次实现了微波暗室中高炉料线RCS的高精度自动化测量,为高炉雷达目标特性的深入研究奠定了硬件基础.基于比较法测得10 GHz处的焦炭、烧结矿颗粒的RCS典型值分布以及高炉料线散射方向性图,测量动态范围为-10~15 dB.通过RCS测量和成像诊断等方法对工业现场布焦、布矿的雷达回波信号强度差别大等问题进行了探索和分析.模拟工业现场的焦炭、烧结矿等平台加漏斗的料线形状,对散装物料进行了等比例缩小的实际摆放,对典型料线缩比模型进行了合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像验证,并深入分析了成像缺失和成像误差原因,得知漏斗部分在低频情况下成像效果不理想,需要提高测试频段;利用标准球模拟料线分析成像误差,方位向和距离向绝对误差在1.2%和5.8%以内,暗室内方位向测量误差不超过±0.01 m
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采用动电位极化测试和扫描电子显微镜/能谱仪表征, 通过理想动电位极化曲线分析方法和微观腐蚀形貌观察研究了静水压与溶解氧耦合作用对低合金高强钢在质量分数为3.5% NaCl溶液中腐蚀电化学行为的影响. 结果表明: 随着静水压和溶解氧溶度的同时增大, 腐蚀电位先增高而后逐渐降低, 腐蚀电流呈非线性增长; 静水压与溶解氧在腐蚀过程中存在相互竞争抑制关系, 在静水压与溶解氧同时增长过程中, 溶解氧首先促进阴极反应过程并抑制阳极反应过程, 而后静水压逐渐加速阳极过程并对阴极反应过程有一定的抑制作用; 静水压与溶解氧耦合作用加速了腐蚀产物膜的生长, 增加了低合金高强钢表面点蚀坑的数量和生长尺寸
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金属锰湿法电冶过程是一个典型的远离平衡态的非线性体系,直流作用下会出现电化学振荡、金属分形等非线性行为而引发体系额外的能耗。本文提出一种超混沌电流电解的新模式,通过引入超混沌电路代替原有直流电源来实现。超混沌电流作用下,采用恒电流极化曲线、阳极极化曲线、塔菲尔测试等分析方法和X射线衍射分析、扫描电子显微镜的表征方法,研究铅合金阳极电化学振荡行为与阳极沉积的锰氧化物之间的关联。研究结果表明,在电流密度为350 A·m?2恒电流极化30 min后,超混沌电流极化作用下电位振荡的平均振荡周期较直流极化提高5.6 s,平均振幅降低 38 mV;超混沌电流作用下阳极生成的MnO2,其表面较为致密平整,在一定程度上可以提高铅合金阳极析氧反应活性和耐腐蚀性。综合分析可知,将超混沌电流运用于金属锰电解过程,可以实现对阳极电化学振荡的有效调控,为进一步降低电解过程能耗和污染排放提供新思路
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通过溶胶?凝胶(Sol?Gel)法成功合成了纳米锰方硼石并对其进行了稀土Eu3+掺杂。使用X射线衍射、透射电子显微镜和高分辨透射电子显微镜等表征了锰方硼石晶体结构,并通过荧光光谱测试对其发光性能进行了研究。结果表明:合成纳米锰方硼石为粒径小于50 nm的球状颗粒,与天然锰方硼石的物相结构相同,属于斜方晶系,与尖晶石类似,(010)晶面的晶面间距为0.8565 nm。在490 nm激发光激发下,天然锰方硼石、合成锰方硼石和稀土Eu3+掺杂锰方硼石晶体中的Mn2+发光,其中发绿光的Mn2+在晶体中占据四面体格位中心,发红光的Mn2+在晶体占据八面体格位中心。合成的锰方硼石随激发波长变长,产生发射光谱的红移现象,有利于实现冷暖发光转换;在稀土Eu3+掺杂的纳米锰方硼石光谱的发光强度得到了提升
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