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题名基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
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作者
韩一峰
胡坚柯
王靖坤
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机构
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
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出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第1期201-207,共7页
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文摘
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。
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关键词
露顶式平面钢闸门
容许应力
活跃目标粒子群算法
强度复核
优化设计
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Keywords
emersed plane steel gate
allowable stress
active target particle swarm optimization algorithm
strength checking
optimization design
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分类号
TV663
[水利工程—水利水电工程]
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题名固体储氢材料的研究进展
被引量：24
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作者
汪云华
王靖坤
赵家春
王松
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机构
昆明贵金属研究所稀贵金属综合利用新技术国家重点实验室
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出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期120-124,共5页
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基金
国家科研院所专项基金项目(NCSTE-2007-JKZX-062)
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文摘
论述了目前几种主要固体储氢材料的研究进展,包括金属基合金材料(镁系合金、稀土系合金、钛系合金和锆系合金)、碳基材料(活性炭、石墨纳米纤维、碳纳米纤维和碳纳米管)、玻璃微球、配合物以及金属有机框架物。通过比较各种材料储氢的机理与方式、吸放氢的温度与压力、循环寿命,分析了其优缺点,并展望了固体储氢材料未来的发展趋势,认为开发安全稳定高效的复合储氢材料、实现固体储氢材料的工业化制备是未来储氢材料研究的新方向。
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关键词
储氢合金
吸附储氢
技术
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Keywords
hydrogen storage alloys, adsorptive hydrogen storage, technology
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分类号
TQ342.742
[化学工程—化纤工业]
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题名某废旧高温合金浸出液净化工艺研究
被引量：4
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作者
郭瑞
王靖坤
王治钧
马光
李进
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机构
西北有色金属研究院
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出处
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期70-74,共5页
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基金
国家科技部高技术研究发展计划(2012AA063204)
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文摘
某镍基废旧高温合金酸浸液中含有Cr、Al、Fe等杂质元素,采用"水解沉淀初步除杂-萃取深度除杂"法处理此浸出液。水解初步除杂过程中,水解温度为80℃,氧化剂用量系数为30,NaOH浓度为10%,水解终点pH=4.5,机械搅拌速率为300 r/min,Cr、Al、Fe的除杂率分别为97.8%、98.6%和99%;萃取深度除杂过程中采用常温下10级逆流萃取,P204的浓度为15%,正丁醇加入量为5%,萃取相比O/A=1/2,萃取初始pH=1.0,萃取时间2 min时,Cr、Al、Fe除杂率分别为93.8%、90%和92.0%。该工艺有效实现了杂质Cr、Al、Fe与Ni、Co的分离,除杂后液可直接进行镍钴分离,回收镍、钴。
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关键词
废旧高温合金
净化
水解
萃取
镍
铬
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Keywords
superalloy scrap
purify
hydrolysis
extraction
Ni
Co
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分类号
TF111
[冶金工程—冶金物理化学]
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题名一类非线性系统的模糊神经网络全局滑模控制
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作者
王靖坤
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机构
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
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出处
《信息技术》
2019年第12期95-98,103,共5页
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文摘
文中针对一类非线性系统提出了一种基于模糊神经网络的全局滑模控制策略。设计了模糊神经全局滑模函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计出控制器和自适应律。文中以三相并联型有源电力滤波器为实例在MATLAB平台上进行了仿真实验,电网电流谐波畸变率由24.71%降低到1.6%,表明所提出的方案具有很好的补偿性能。
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关键词
滑模控制
模糊神经网络
非线性系统
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Keywords
sliding mode control
fuzzy neural network
nonlinear systems
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分类号
TP273.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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