纳米科学对疾病研究的新发展

纳米医学 美国密歇根大学的物理学家詹姆斯·贝克研制出了一些多用途的纳米粒子，它们能够穿越血管壁等障碍，接近癌细胞，让癌细胞误认为是可以吃的食物，它们会用荧光色对癌细胞进行标记，同时用药物把癌细胞摧毁。研究证明，这些纳米粒子杀死癌细胞的效果要比传统的化学疗法有效得多。该领域的研究是基于纳米技术的医学革命的最新进展。它们将彻底改变人类诊断和治疗癌症以及所有疾病的方式。有专家称，这项新技术代表着定位疗法发展的第二次浪潮，在未来几年会得到加速发展。[第一段]     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

多级嵌挤密实级配设计方法研究

以逐级填充理论和粒子干涉理论为设计依据,以贝雷法为设计和检验标准,提出了由集料主、次骨架结构形成的多级嵌挤密实级配(MDBG)的设计体系,包括粗集料级配设计、细集料级配设计、合成级配设计及贝雷法对设计级配的检验。在贝雷法级配设计的基础上,提出将混合料中0.075 mm筛孔通过率也作为检验指标,从而使贝雷法的控制指标更趋于完善;同时给出了适合于16型多级嵌挤密实级配(MDBG-16)的相应检验标准。     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识.对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行.     

螺旋桨尾流动态结构实验研究

  目的  为研究船舶横摇过程中粘流场细节以提高横摇阻尼数值模拟精度,  方法  开展了粒子图像测速（PIV）技术在静水强迫横摇水动力测试中的应用研究。首先,采用自制的强迫横摇装置在水池中开展某驳船在不同摇幅和振荡周期下船舶横摇水动力与舭部流场的同步测试。观测舭部粘流场在船体振荡过程中的变化规律,研究横摇阻尼系数随摇幅和周期的变化规律。然后,将模型试验测试结果与计算流体动力学（CFD）软件模拟结果进行对比。  结果  结果表明,CFD预报船舶横摇整体阻尼系数精度较好,但预报的局部流场细节与模型试验测试结果间存在一定的差异,  结论  需在模型试验技术和CFD预报技术上开展进一步研究。     

基于CFD的船舶货舱通风数值模拟

以某集装箱船的货舱通风系统为研究对象,根据船舶舱室的通风系统的特点,采用合理的数值模拟方法,并利用拉格朗日粒子示踪的方法描述舱室中的气体流动状况.在此基础上,分析比较3种不同的通风设计方案,通过对比分析研究送风管上开孔朝向和数目对通风效果的影响,确定对通风最有利的方案.模拟结果表明,应用CFD技术进行通风系统分析,可以很好地从流场的分布特性以及空气粒子的运动追踪等方面来评估设计方案的优劣,为通风系统的设计、优化提供有力的工具.     

磁粉离合器自适应权重粒子群优化模糊控制的研究

针对传统的模糊控制精度不高、自适应能力有限等问题,为了对车辆起步时磁粉离合器接合过程进行模糊控制,提出一种应用自适应权重粒子群优化算法来优化模糊控制器量化因子的方法。优化的量化因子将根据环境和负载的状况,实时跟踪模糊控制器参数的变化,从而提高了模糊控制器的鲁棒性和控制精度。仿真结果表明,与传统的模糊控制相比,采用自适应权重粒子群优化的模糊控制算法在降低发动机转速超调量的同时,减小了车辆起步的最大冲击度和离合器接合过程中的滑摩功。     

ISG型混合动力汽车粒子群优化模糊控制研究

针对ISG型混合动力汽车能量分配的控制过程,应用传统的模糊控制存在精度不高、自适应能力有限等问题.提出一种粒子群优化模糊控制的方法.在应用传统模糊逻辑建立控制模型基础上,利用粒子群算法对模糊控制中的隶属度函数进行优化,实现了优化的隶属度函数随环境变化以及负载变化实时跟踪模糊控制器的参数变化.仿真结果表明,与Insigh...     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

配送中心选址-库存问题的粒子群算法应用

在LMRP模型基础上,从优化角度将配送中心建设成本设为配送中心规模的线性函数,构建基于可变建设成本的LMRP模型.依据选址模型与粒子群算法特性,设计了矩阵粒子作为粒子群启发式算法初始可行解.对已有的10节点、49节点、88节点算例进行近百次测试,确定针对LMRPVCC问题的粒子群算法参数.进而利用平均计算时间与平均质量...