基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。

纳米ITO粉末制备工艺优化设计

研究采用均相共沉淀法制备纳米ITO(IndiumTinOxide)粉末的制备工艺参数,从碱式溶度积平衡和酸式溶度积平衡,根据热力学平衡理论并引入化学反应热容参数分别计算了ITO前驱物In(OH)3和Sn(OH)4开始沉淀和沉淀完全的pH值以及其开始溶解和溶解完全的pH值,给出了这些pH值随沉淀温度的变化规律,由此对工艺参数进行了优化设计并提供了一种有效的材料掺杂新工艺。采用高分辨率透射电镜,扫描电镜,X射线衍射对ITO纳米粉末进行了测量。结果表明,ITO粉末的平均晶粒大小为28nm,而且沿(400)面生长。