针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性

利用Conley指标理论研究一类非线性反应扩散方程的冲击波解的情况.以扩散系数作为反应扩散方程的参数,通过Conley指标和Morse分解分析行波解所满足的常微分方程的异宿轨道的存在性,并根据偏微分方程的孤立波与冲击波分别对应于常微分方程的同宿轨道与异宿轨道的思想,进而证明了反应扩散方程鞍-焦型、鞍-结型冲击波解的存在性.特别地,应用联络矩阵和传递矩阵可证明鞍-鞍型冲击波解的存在性和唯一性.使用Conley软件包和Maple软件编程计算了联络矩阵和传递矩阵

流型信号能够反映气液两相管流的流动特征，它们往往会伴随着各种随机噪声，为此建立了一座气液两相流的综合试验装置，提取气液两相管流的流型信号．采用小波变换对信号样本的进行多尺度分解，利用信号和噪声在不同尺度上的特性把它们区分开来，消除噪声后再对信号进行重构，得到了较好的去噪效果．

根据等温溶解度法所研究的25℃、75℃和100℃时Na2O-ZnO-H2O三元水盐体系的平衡相图,借鉴氧化铝湿法生产工艺,探讨了氧化锌在碱性体系中的溶解和析晶过程.结果表明,对100℃、Na2O的质量分数wNa2O<34%的平衡体系,可采用稀释分解实现氧化锌的分离,完成该碱浓度下的氧化锌循环;对100℃、Na2O的质量分数wNa2O>29%的平衡体系,可采用冷却降温实现锌酸钠的分离,锌酸钠稀释后易得到氧化锌,从而完成在该碱浓度范围的氧化锌循环

以液态合金的多相结构模型为基础,对电脉冲作用下高硅铝合金熔体结构变化进行了热力学分析,并研究了电脉冲作用下Al-22%Si合金凝固组织的显微硬度以及凝固相变点的变化.实验结果表明,电脉冲促进了呈\胶体\状态存在的Si粒子在Al-22%Si合金熔体中的分解,提高了熔体的均匀程度,部分消除了来自Si原料的遗传性;电脉冲孕育处理提高了Al-22%Si合金熔体的过冷能力,增加了Si粒子在基体组织中的过饱和度,提高了基体的显微硬度;Al-22%Si合金基体显微硬度值的变化显示熔体对于电脉冲频率的响应比较敏感

研究了不同料层高度下烧结过程中尾气成分(O2、CO2、SO2和NO)的变化规律.结果表明:随着烧结历程的推进,尾气中O2含量降低而CO2含量升高,这主要是因为固体燃料燃烧量逐渐增多;尾气中SO2、NO的含量亦呈升高趋势,但幅度很小,这主要是因为烧结料层对SO2有吸收作用,而燃烧带的CO气体则可以还原使部分NO分解;在临近烧结终点时,因料层对SO2的吸收作用消失而使析出作用强化,导致尾气中SO2含量急剧升高.另外,随着料层高度的增加,因固体燃料配比相应减小,尾气中CO2、SO2和NO的含量降低,而O2含量增加.因此,控制高温区宽度的厚料层烧结技术是我国开展减少烧结尾气中气体污染物(CO2、SO2和NO)的有效措施

对高碳钢(碳的质量分数为1%)的凝胶注模成形工艺进行了研究.采用该工艺制得质量分数为89%的注模性能良好的料浆,并用此料浆制备出复杂形状的高碳钢制品.研究了烧结气氛对碳含量的影响.结果表明:真空气氛烧结可以得到理想的含碳量;在分解氨气氛垫付石墨1200℃对坯体进行烧结,可得相对密度91%,抗弯强度400MPa,抗拉强度410MPa,组织均匀且形状复杂的高碳钢制品

利用多功能X射线光电子能谱（XPS）分析方法，研究了三维孔道结构化合物（H3NCH2CH2NH2）4[VⅢ（H2O）2（VⅣO）8（OH）4（HPO4）4（PO4）4（H2O）2]·3H2O（简称V9P8-en）在不同气氛下热处理脱除模板过程中的钒氧化态变化规律及其与结构演化的关系．结果表明，380℃之前有机模板受热分解形成较强的还原气氛，致使骨架中部分钒被还原（V4+→V3+）；随着钒氧化态的改变，原有的配位环境（[VⅢO6]八面体、[VⅣO5]四方单锥）随之调整而导致结构重组，因此，热处理过程中控制钒氧化态变化将有助于保持骨架结构的稳定性

针对齿轮的振动特点,设计了复合过完备时频字典,利用基追踪方法在匹配信号特征结构、直接提取特征信息方面的优势分析了齿轮箱的现场测试振动信号.根据基追踪分解结果,在时频联合域内提取了齿轮局部损伤的周期性冲击特征,识别了齿轮点蚀缺陷.与短时Fourier变换和小波变换等时频分析方法进行了对比分析,验证了基追踪检测齿轮损伤的有效性

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障