基于混合量子麻雀算法的过热汽温模型参数辨识

建立高精度的过热汽温模型便于控制器的设计和参数整定,从而提升汽温的控制品质。首先针对传统的麻雀优化算法在闭环数据驱动辨识中容易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出了一种混合量子行为的麻雀优化算法(QSSA)。该算法在基本麻雀算法迭代一次后采用量子策略对劣势群体进行变异,加强空间搜索能力,提高辨识精度;对于较优势群体引入Lévy随机游走策略,增加种群多样性,克服量子策略迭代后期种群性减少,易陷入局部最优的问题。其次对比多种优化算法在基准函数测试中的优化结果,验证了所提算法的优越性。最后运用某600 MW超临界机组过热汽温的现场运行数据进行模型参数的QSSA辨识,表明了所提算法的有效性,为现场过热汽温控制系统的进一步优化提供了新的途径。

基于量子粒子群算法的公共空间主功能区布局优化设计方法

为了提升公共空间主功能区布局合理性,提出基于量子粒子群算法的公共空间主功能区布局优化设计方法。将城市公共空间不同功能区测绘数据分为空间数据和非空间数据,进行数据转换处理。利用深度神经网络提取公共空间主功能区空间分布特征;建立公共空间主功能区布局优化设计模型,将复杂的布局问题转换为模型形式,并设置模型约束条件;基于量子粒子群算法求解布局优化模型,实现公共空间主功能区布局优化设计。测试结果表明,该方法能够对公共空间主功能区布局进行合理的优化设计,设计效果较好。

无机含氧酸酸性pKa_(1)的分子拓朴研究

基于中心原子的价电子数,最高主量子数,中心原子直接键连的氢原子数和非羟基氧原子数,建立了一种分子拓朴指数y.它与27种无机含氧酸酸pKa(1)的线性方程为:pKa(1)=12.7853-1.245y.结果表明,y具有良好的结构选择性和性质相关性,可用于预测其它无机含氧酸的酸性pKa(1)值.

二硅烯及其相关分子的量子化学计算研究

使用密度泛函法、MP2法和考虑组态相关作用的QCISD和CCD法,对重主族双键化合物二硅烯、二锗烯等进行了优化构型的量子化学计算.计算结果表明,H2X=XH2(X=Si,Ge,Sn,Pb)型分子均为非平面反式弯曲几何构型,亚甲基XH2的基态为单线态.利用计算的"单线态-三线态"能量差ΔEST和双键键能Eσ+π分析并解释了非平面反式弯曲几何构型的形成条件和标题物中双键的相对强度.

气态AB_n型分子标准生成焓的分子拓扑研究

基于元素的电负性,最高主量子数,d价电子数,p价电子数和元素的氧化态,定义了一种原子点价公式,构建了零价项分子连接性指数0x和一阶项分子连接性1X.它们与115种气态ABn型分子标准生成焓-△fHm的线性回归方程为:-△fHm=726.44391x-392.2495 r=0.9794-△fHm=762.76611x-15.97970x-386.7822 r=0.9872结果表明,1X和0X具有良好的结构选择性和性质相关性,可用于预测其它气态ABn型分子的标准生成焓.

主汽温系统模糊自适应内模控制

基于内模控制理论,针对火电厂主汽温被控对象的大惯性、大迟延、时变、多干扰的特点,设计了内模–比例串级控制系统,并将量子遗传算法应用于滤波器参数的寻优。并在此基础上结合T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应内模控制(fuzzyad aptive internal model control,FAIMC)策略。该方案实现简单,对工况变化具有优良的适应性。对某超临界600MW直流锅炉主汽温系统4种典型工况进行仿真控制,其过渡过程时间短,超调量小,适用于大惯性、大迟延过程的控制,控制效果明显优于串级PID控制。为克服负荷变化对主汽温系统性能的影响,采用模糊自适应内模控制策略分别进行了升降负荷实验。仿真结果表明:提出的控制系统能较好的适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的调节性能。

关于钠原子发射光谱实验——主量子数的确定法

利用Na—H能级跃迁对照的方法来确定主量子数,进而求出量子亏损。

量子元胞自动机干支型交叉线及应用

量子元胞自动机(QCA)耦合功能阵列是一种二维的纳米尺度计算范式,可靠性较低的共面交叉线结构是QCA电路交叉互连时的薄弱环节。信号分布网络是实现交叉线功能的一种新方法,但面临元胞随机翻转干扰问题。为解决该问题,首先分析了QCA基本器件逻辑功能实现机理,并提出了一种干支型交叉线。该器件可以在两路信号相遇时选通干路信号屏蔽支路信号,从而达到抑制干扰信号的目的。通过仿真实验得出了其鲁棒功能结构和时钟分配原则。然后利用干支型交叉线改进了异或门设计,仿真结果进一步验证了其逻辑功能。

烧结主抽风机自动控制系统的设计与应用

介绍了安钢烧结机主抽风机同步电动机自动控制系统的设计和应用情况。根据各项技术参数表明所采用的液阻起动方式、KGLF-2C型励磁装置和采用PLC自动控制系统性能稳定,运行可靠,具有广泛的应用前景和推广价值。

基于QPSO的智能天线声阵列自适应波束形成算法模型研究

提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的智能天线声阵列自适应波束形成算法模型,该模型应用QPSO对阵列天线半径和阵元初始相位进行调整,进而控制智能天线声阵列的波束形成,使天线波束主瓣对准期望声源信号方向,零陷对准干扰信号方向,并形成最优的增益主瓣和旁瓣的峰峰比.Matlab仿真结果表明,该模型增强主瓣方向增益约10 d B,降低噪声方向增益约3.75 d B,有效提升了系统通信能力和抗干扰能力,并且在扫描角度上呈现普适性.

面向桥起主梁快速轻量化的改进云量子遗传算法

针对云量子遗传算法早熟收敛、搜索速度慢等缺陷,进行如下改进:对量子染色体编码初始化进行优化,使算法拥有更高的收敛性;采用X条件云发生器改变交叉和变异方式实现染色体重构及算子生成;对旋转量子门进行动态调整;结合优化对象改进了算法收敛准则。为验证改进算法以及实现桥式起重机主梁快速设计,以改进算法为优化核心搭建了桥式起重机主梁快速轻量化设计系统,将系统应用于某公司QD型桥式起重机主梁设计,结果表明:所搭建系统可大大缩短桥式起重机主梁优化的设计周期,优化后主梁截面积满足设计要求,实现了主梁快速轻量化设计的目标。

基于CQGA-LSSVM的桥式起重机主梁损伤识别

针对桥式起重机在使用中存在主梁损伤等结构问题,引入刚度变化指标将主梁的损伤识别问题转化为桥起主梁局部刚度的计算,并采用云量子遗传算法对最小二乘支持向量机中最佳模型参数进行优化调整,二者结合实现了对主梁的损伤识别。实验结果表明:所提改进方法无论是针对主梁单损伤还是多损伤,均可精确完成主梁损伤定位及损伤程度预测,并具有较好的抗噪性,是一种准确、有效的结构损伤识别方法。

辐射源信号模糊函数主脊切面特征优化

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索表示信号的模糊函数主脊切面角度的计算量非常大,因此,如何快速精确地寻求这个角度成为一个亟需解决的问题。先将搜索模糊函数主脊切面转化成一个优化问题,考虑量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QEA)具有种群小、收敛速度较快、全局寻优能力强的特点,应用量子进化算法对这个问题进行寻优。实验结果表明,针对各种信号,算法在不降低参数估计精度的条件下,可以大大减少计算量。

Debye势下的Schodinger方程的解及其有关应用

本文通过解Schodinger方程求出了处于Debye势下的等离子体中的电子定态能级公式，并用它对R．Ingli,andE.Teller确定的电子数密度n与最后一条可分辨谱线的主量于数N的关系：lgn=23．26—7.5lgN，作了讨论，定量地确定了等离子体的温度对该公式的影响，R．Inglis，和E．Tellei的这个公式—直被用来确定等离体的电子数密度[1，2]。