数学建模在水稻插秧机作业优化中的应用

为了降低插秧机的作业故障次数、提升插秧效率和插秧质量,对数学建模在水稻插秧机作业优化中的应用进行了研究。为了有效提升作业效率和作业质量,分插机构的传动部件改进为非圆齿轮行星系,并针对传动装置建立数学模型并分析。为了验证水稻插秧机的结构是否合理,对其进行了仿真试验,结果表明:水稻插秧机的结构合理,可将其应用于实际生产。

竹材木素降解菌发酵条件优化及竹材降解红外光谱分析

目的:对所筛选菌株进行发酵条件的优化,以期找到适合该菌的最佳培养条件。方法:通过单因素试验及正交试验,得到最佳培养条件,并且对降解后的竹材结构进行红外光谱分析。结果:得到最佳培养条件:培养温度35℃,初始pH5.5,摇瓶装量40mL,摇床转速160r/min时,该菌株具有较高的酶活力。Mnp和Lip酶活力分别达到631U/L和340U/L,比原发酵条件提高了45.9%、49.3%。红外光谱分析后发现竹材中的木质素结构被严重破坏,难降解的大分子长键烃被切断成易降解的小分子短键烃。结论:所筛选菌株对竹材木质素有选择性降解能力,确定其发酵条件后为进一步试验奠定基础。

求解多峰全局优化问题的智能辅助函数法

辅助函数法在求解多峰全局优化问题时通常存在参数敏感和难以求解高维问题的缺陷,针对这两类缺陷提出了一种智能辅助函数法.首先,利用平滑函数来消除比当前找到的最好解差的解,在此基础上设计了一种新的辅助函数,该辅助函数仅包含一个易于设置的参数,而且可以有效地避免由于参数设置不当导致的"Mexican hat"效应;然后,分析了提出的辅助函数的性质,将辅助函数与智能优化技术相结合来提高算法的搜索能力,从而保证了算法在求解高维问题时能够成功找到全局最优解;最后,在数值实验中,利用13个标准测试函数来测试算法中参数的影响以及算法的搜索性能.

某铁矿巷道掘进参数的优化

通过对掘进炮孔深度的研究分析,在矿山中如何提高一次循环掘进深度,降低爆破器材成本,充分发挥凿岩设备的优势,确定了最优炮孔深度,并取得了良好的效果。探索今后手持式凿岩设备条件下深孔作用的应用前景。

重置变结构神经网络及其在风险投资项目评估中的应用

基于神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣,进而影响其推广使用,尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,提出一种重置变结构经典BP神经网络。通过实例,将重置变结构经典BP神经网络应用于风险投资的项目风险评估中,并与经典BP神经网络的实验结果进行对比。结果表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构的优化问题。