为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

采用了一种新的混合LES-RANS（大涡模拟-雷诺平均模型）湍流模型模拟结晶器中钢液的流场.模型通过修正湍流黏度系数对水口和结晶器内湍流进行过滤，对大尺度的湍流直接采用Navier-Stokes方程求解计算，对小尺度的脉动采用标准k-ε模型进行计算.该模型能避免RANS的过分耗散并且能捕捉到更多的瞬态湍流信息.模型通过对连铸结晶器内液态金属GaInSn模型速度进行测量验证，速度测量方法为超声波多普勒测速仪（UDV）测速法.新模型与实验测量值吻合程度明显好于RANS模拟的结果，能更准确地预测结晶器和水口内的湍流行为.结晶器内瞬态流动特征表明，水口两侧流体呈周期性的偏流，周期约为5s

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

高碳铬铁无渣脱碳法可避免有毒铬渣的排放，利用微波场可快速加热粉状物料的特性，在高碳铬铁粉中配加一定比例的碳酸钙粉，可实现高碳铬铁粉快速固相脱碳.实验结果表明：配加一定比例的碳酸钙粉，不会影响内配碳酸钙高碳铬铁粉混合物料的微波加热特性；提高混合物料的脱碳摩尔比、微波加热温度和保温时间，有利于高碳铬铁粉的深度脱碳，但相应加剧脱碳铬铁粉的氧化程度.合适的固相脱碳条件为：脱碳摩尔比1∶1.0~1∶1.4，微波加热温度1100℃，保温脱碳时间60 min.在上述条件下可使碳质量分数为8.16%的高碳铬铁粉脱碳至3.91%~1.71%，脱碳率为52.08%~79.04%

为了解决飞机移动生产线中多并行作业物料的供给问题，构建了飞机移动生产线物料配送与线边存储集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上，引入了物料在线边空间的存储决策，建立了以小车出行趟数最小化为目标的数学模型并设计了一种以免疫算法为框架的启发式算法.在免疫算法较优的全局搜索能力下，综合考虑小车的配送能力与线边空间的重复使用、共享等因素，使用反向动态小车调度算法和物料存储前瞻算法对物料的组批方式、配送时刻和在线边的存放位置三类变量联合进行决策.对提出的算法进行了数值实验，实验结果证明了模型与算法的有效性

通过原位观察的方法,研究了H2气氛、不同温度下高磷矿还原过程的矿相结构演变规律和温度对金属铁析出形态的影响.高磷矿的鲕状结构在还原过程中未被破坏掉;随着温度的提高,矿相结构的演变加快,温度较高时Fe发生明显偏聚,金属铁从赤铁矿相中加快析出.还原温度对高磷矿中金属铁的析出形态影响显著:在700℃时金属铁析出在矿石颗粒表面形成致密铁层;800℃时析出的金属铁形貌复杂化,铁层致密度下降,出现孔洞,同时有少量的短小铁晶须;900℃时铁晶须数量明显增多,同时伴随着大量多孔海绵铁的析出.因此,可以通过调节还原温度和时间,使得气基还原过程避免黏结失流,同时高效还原高磷矿

抗氢钢中形成稳定的合金碳化物以固定碳,避免在高温、高压下与氢作用形成甲烷造成氢损伤,这不仅与钢材成分的合理设计有关,而且与合理选择热处理制度密切有关。本文采用综合相分析方法对12SiMoVNb合金碳化物析出及其与氢相互作用行为进行探讨,指出采用～1000℃正火及720℃～740℃高温回火,以获得在铁素体基体上分布着以V4C3为主的弥散碳化物,以及Mo、V、Nb元素固溶强化是该合金获得综合力学性能,特别是高温(400℃PH2=200kg/cm2)抗氢腐蚀性能的关健

考虑道路坡度对整车驱动需求的影响,针对插电式混合动力汽车,提出基于道路坡度信息的插电式混合动力汽车能量管理策略,进行车载导航系统在整车能量管理策略中应用的初步探究.根据车载导航系统提供的道路信息,建立坡道行驶电量消耗预估模型,分别对行程中电量消耗阶段和电量维持阶段动力电池的荷电指数进行规划,提出行车预充电时刻规划准则,使车辆在坡道行驶前动力电池的荷电指数达到预定值,保证车辆在坡道行驶时不会因动力电池亏电造成动力不足或过放电有损动力电池的使用寿命,并在上坡行驶结束后动力电池的荷电指数下降到临界值,有利于充分吸收制动回收的电能.利用MATLAB/Simulink仿真平台,对提出的能量管理策略进行仿真验证.本文所提出的基于坡道预测的能量管理策略能够避免动力电池的过放电,确保车辆上坡行驶过程电量充足

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤，利用传统Chan-Vese（CV）模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割，提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数，对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离，并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数，有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响；引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重，减少固定能量权重对曲线演化的影响；同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化，加速该模型的收敛.实验结果表明，与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比，所提方法分割出的金相图像更加精确，分割效率较高且模型收敛性较好

研究了一类不确定离散时间系统的鲁棒H∞预见控制问题.其中采用一种新的方法构造扩大误差系统,避免对时变的系数矩阵取差分,从而成功构造简化的扩大误差系统.然后针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,通过引入带有预见作用的状态反馈,研究鲁棒H∞保成本控制问题,得到确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件及H∞状态反馈控制器的设计方法.该条件可以通过求解一个线性矩阵不等式优化问题而实现.所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的最优预见控制器.而且,通过引入积分器,实现闭环系统对目标值信号的鲁棒无静差跟踪.最后的数值算例说明了本文理论的有效性