传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

第5章 机械振动基础 单自由度系统 二自由度系统 多自由度系统 随机振动的响应分析 第6章 路面输入及其模型 路面测量技术及数据处理 路面不平度的功率谱密度 空间频率功率谱密度转化为时间频率功率谱密度 路面不平度对汽车的输入功率谱密度 第7章 汽车部件垂向动力学 弹簧 减振器 橡胶金属元件 第8章 人体对振动的反应 概述 舒适性评价标准 平顺性测量 第9章 行驶动力学模型 模型推导前提 ¼车辆模型 ½车辆模型 整车模型 第10章 可控悬架系统 车身高度调节系统 全主动悬架系统 连续可变阻尼的半主动悬架系统 各类悬架系统的性能比较

采用大涡模拟研究连铸钢水非定常湍流特性，比较了雷诺平均数学模型与大涡模拟数学模型对预测结晶器内钢水湍流运动的影响.模型采用一种低温液态金属模型的超声波多普勒速度仪（UDV）的测量结果进行验证，表明大涡模拟比雷诺平均模拟与实验测量结果更加吻合.瞬态湍流研究表明，大涡模拟优于雷诺平均数学模型，能够捕捉到水口附近高频率的湍流脉动现象.水口出流钢水区域内小尺度湍流结构起支配作用，射流以阶梯状上下摆动向结晶器内扩散.受湍流大尺度作用，结晶器内流场偏流现象始终存在，并且呈周期性变化，随着对流场时间平均的增加，结晶器内的不对称现象逐渐消除

利用三维离散元法建立了无钟高炉布料模型,分析了料罐、旋转溜槽中的颗粒流动行为以及颗粒离开溜槽后的下落轨迹和料堆形成,可视化再现了装料过程.结果发现:炉料在流动过程中始终存在粒度偏析,料罐排料流为漏斗流,小颗粒由于偏析而倾向于后期排出;溜槽倾角对颗粒流动行为和料堆形成影响较大;溜槽内颗粒流由于溜槽旋转而向侧上部偏离和翻动,小颗粒因靠近壁面而位于料流内侧,大颗粒因聚集在溜槽上部而处在料流外侧,炉料颗粒偏析、偏转翻动和速度分布影响下落轨迹;在炉料下落到料面的堆积过程中,大颗粒易于向炉喉中心和边缘偏析,小颗粒因位于料流内侧和渗透作用而分布在堆尖下方且偏向中心侧.结合激光网格炉内测量技术料流轨迹测量结果,验证了模型的适用性

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表面张力是矿物棉生产的重要参数，直接影响到配料和工艺参数的选择.通过实验测量并建立模型预报系统研究了以高炉渣为主要原料制备矿物棉时熔体的表面张力.首先测量了SiO2（40%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-30%）-MgO（5%）四元系的表面张力，其值处于350-500 m·m-1之间；然后结合文献报道的表面张力数据，利用人工神经网络技术建立了SiO2（35%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-45%）-MgO（0-10%）四元渣系的表面张力预报模型.该模型对成分范围内的表面张力预报平均误差为9.32%，预报精度较高，可以预报矿物棉熔体成分范围内的表面张力

通过浮选试验、DLVO理论计算、聚焦光束反射测量（FBRM）等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响。人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿?石英混合矿（CH&CQ和MH&CQ）的浮选效果较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿（RH&RQ）的分选效率74.94%；但窄粒级的细粒赤铁矿?石英混合矿（FH&FQ）的浮选效果则较差，其分选效率只有54.98%。浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回收率。DLVO理论计算表明，当矿浆pH值为9.0时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量（FBRM）的测定结果基本一致；颗粒?气泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率

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