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为实现建筑用玻璃与可伐合金的可靠激光封接,本文针对影响封接质量的主要因素(温度、时间、粗糙度及氧化层)对两者润湿性能的影响开展了研究.当保温温度由800℃提高至900℃,液态玻璃黏度降低致使其在可伐合金表面的流动性增强,润湿角由69.5°降低至31.1°.在850℃下延长保温时间(5~40 min),液态玻璃在低黏度条件下有充分的时间铺展,润湿角降幅为30%.随着可伐合金表面粗糙度的提高,液态玻璃向四周扩散需要克服的势垒增加,当粗糙度值Ra由0.186μm升至0.563μm时,润湿角由46.9°升至69.5°.由于可伐合金表面氧化层可与液体玻璃发生扩散而形成较强离子键,使得两者润湿性能显著提高,润湿角降低幅度达到23.6%.因此,在实际激光封接过程中,增加保温温度和时间、降低钢板表面粗糙度及钢板预氧化处理将有效地提高玻璃与钢板的润湿性能
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模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行
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研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法:利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢,将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢,使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台,从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测,并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性,采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测,结果表明,使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此,该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法
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针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度
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在群智感知(mobile crowd sensing,MCS)数据收集过程中,任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题,提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制,通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度,进而,根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时,为准确衡量感知数据可信程度,利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类,从而在多任务并发场景下,服务器根据结果合理地选择任务参与者,达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性,显著提高感知数据质量,有效降低服务器总奖励开销
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现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主,主观性较强.针对这一问题,以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础,提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律,从而对各测点残差的融合权重进行了分配,计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析,利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云,即评价标准.在此基础上,结合云相似度算法,建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明,该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值,并能够定量、客观地评价大坝整体性态,评价结果合理、可靠,可为保障大坝安全运行提供重要参考
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人們對液氧炸藥的印象是不安全和操作復雜,從而它在中國金屬礦山系統被禁止使用。但液氧炸藥價格便宜,爆力及猛度大,而且在中國某礦曾使用了新的操作方法並在4~5年內未發生過一次事故,這是值得引起人們註意的一個問題。評述液氧炸藥的安全性應根據吸取劑及裝藥方法不同而不同,不能以一種最不安全條件而將它全部否定。外浸法具有沖擊,摩擦,火花與靜電的危險性,釆用它應有可靠降感,防火及防電措施。內浸法沒有由沖擊,摩擦輿火花而引起的過早爆炸危險。對於靜電的規律正在進行研究中。采用內浸法的主要問題是如何使劑包浸透均勻,它的措施是使液氧流動的方向與氧氣逸出的方向不相混投。經過一定改造的並具有一定安全措施的液氧炸藥,可以推廣使用
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为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的
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随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service, QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大. 新出现的云无线接入网(cloud radio access network, C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network, PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑. 在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延. 为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略. 根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率. 仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间
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