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气-气快速混合的研究

化学反应工程与工艺 2003年第1期19卷 45-49,55页

作者：俞丰李瑞江倪燕慧徐志刚郑志胜朱子彬华东理工大学化工工艺研究所上海200237

　介绍了一种气气喷射流快速混合技术,利用射流的碰撞及卷吸所产生的流动特性促进2股气体的快速混合。对影响混合质量的各种参数:动量比MS/Mb、开孔直径d、开孔面积S及混合长径比L/D等分别进-0.44ds0.73d20.30+0.015,对-0.53d2ssb行了探... 详细信息

　介绍了一种气气喷射流快速混合技术,利用射流的碰撞及卷吸所产生的流动特性促进2股气体的快速混合。对影响混合质量的各种参数:动量比MS/Mb、开孔直径d、开孔面积S及混合长径比L/D等分别进-0.44ds0.73d20.30+0.015,对-0.53d2ssb行了探讨,在此基础上建立了一个经验模型S=0.23ρsu2DsSsSbρbu2b气体喷射流快速混合器的设计和工程放大有参考价值。

关键词：快速混合混合器气体喷射流

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基于社会群体搜索算法的机器人路径规划

计算机研究与发展 2013年第12期50卷 2543-2553页

作者：冯翔马美怡施尹虞慧群华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群... 详细信息

机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性.

关键词：机器人路径规划社会群体搜索算法社会行为遗传算法粒子群优化

ZSM-5沸石晶粒结焦失活过程的Monte-Carlo模拟研究

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高校化学工程学报 2001年第5期15卷 434-439页

作者：陆铭徐志刚朱子彬华东理工大学化工工艺研究所上海200237

建立了ZSM-5分子筛催化剂晶粒的三维Monte-Carlo模拟体系,模拟了在该体系上对苯/乙烯烷基化制乙苯反应的结焦失活过程。模拟实验结果和催速失活实验结果吻合; 模拟失活历程经历高水平活性稳定期、活性衰退期和低水平活性稳定期三个阶段... 详细信息

建立了ZSM-5分子筛催化剂晶粒的三维Monte-Carlo模拟体系,模拟了在该体系上对苯/乙烯烷基化制乙苯反应的结焦失活过程。模拟实验结果和催速失活实验结果吻合; 模拟失活历程经历高水平活性稳定期、活性衰退期和低水平活性稳定期三个阶段。并用Monte-Carlo方法研究了酸性位比例、晶粒大小和苯烯比对活性稳定性的影响。

关键词： Monte-Carlo模拟三维晶格 ZSM-5沸石催化剂结焦失活活性稳定期催化活性

CFD数值模拟技术在液滴微流控多相流特性研究的应用进展

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化工进展 2021年第4期40卷 1715-1735页

作者：王炳捷李辉杨晓勇白志山华东理工大学机械与动力工程学院上海200237

高集成化的微流控系统具有界面面积大、传递距离短、混合速度快等优势,已被广泛应用于许多科学领域。然而,微通道内多相流间的相互作用及动力学行为受多方面的影响,仅依靠试验观测技术和理论预测方法难以全面了解多相流传质传热过程、... 详细信息

高集成化的微流控系统具有界面面积大、传递距离短、混合速度快等优势,已被广泛应用于许多科学领域。然而,微通道内多相流间的相互作用及动力学行为受多方面的影响,仅依靠试验观测技术和理论预测方法难以全面了解多相流传质传热过程、获取流场特性参数、揭示多相流相互作用规律。当下CFD数值模拟技术的快速发展为预测和分析微流控通道内的多相流问题提供了更为直观、有效、准确的帮助。本文对数值模拟技术在液滴微流控多相流特性研究的应用进展进行全面综述,涵盖液滴微流控装置结构及演变、液滴微流控模拟方法及优化以及微通道内多相流作用过程及原理。

关键词：微流控数值模拟多相流

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基于Attention机制的链接预测算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 109-114页

作者：程华张林房一泉华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以... 详细信息

针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以充分挖掘序列相关节点间的上下文依赖信息.通过Attention机制对链接中的节点进行关注和加权,强化重要节点对链接预测任务的贡献,实现链接拓扑特征的自动提取与准确分类预测.实验结果表明,在4种不同类型的社会网络数据集中,该算法的准确率和运算效率都有较大提高且普适性较强.

关键词：注意力机制双向循环神经网络拓扑序列化链接预测局部网络

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高温含缺陷结构与时间相关的失效评定图

核动力工程 2003年第6期24卷 508-513页

作者：轩福贞涂善东王正东华东理工大学机械工程学院上海200237

针对高温含缺陷结构的稳态蠕变情况,在裂纹扩展控制参量JT积分的基础上建立了一个与时间相关的失效评定图,给出了与之相关的参量Kr、Lr、Lrmax、s0.2c以及等时应力应变曲线的定义和确定方法,详细讨论了材料的蠕变断裂韧性Kmatc的试验测... 详细信息

针对高温含缺陷结构的稳态蠕变情况,在裂纹扩展控制参量JT积分的基础上建立了一个与时间相关的失效评定图,给出了与之相关的参量Kr、Lr、Lrmax、s0.2c以及等时应力应变曲线的定义和确定方法,详细讨论了材料的蠕变断裂韧性Kmatc的试验测定方法、参数估算法以及图算法,并据此建立了2.25Cr1Mo钢一系列的高温失效评定曲线。研究结果表明:当环境温度低于材料蠕变温度时,服役时间对2.25Cr1Mo钢的高温失效评定曲线影响不大,可以采用R6的通用失效评定曲线进行粗略评定;当环境温度高于材料蠕变温度时,服役时间越长、温度越高高温失效评定曲线与R6通用失效评定曲线相比变化越大,这时必须采用与时间相关的失效评定图。

关键词：含缺陷结构完整性评定蠕变高温

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基于EGO算法的常压塔能量优化

化工学报 2014年第12期65卷 4929-4934页

作者：叶贞成钱智媛罗娜华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

常减压装置能量消耗约占炼厂总用能的25%～30%,在保证产品产量与质量的条件下,优化常减压蒸馏塔操作条件,可有效降低能耗。为了避免随机优化算法对常压塔机理模型进行操作优化时,存在计算资源消耗大、效率低的问题,文中采用基于代理模... 详细信息

常减压装置能量消耗约占炼厂总用能的25%～30%,在保证产品产量与质量的条件下,优化常减压蒸馏塔操作条件,可有效降低能耗。为了避免随机优化算法对常压塔机理模型进行操作优化时,存在计算资源消耗大、效率低的问题,文中采用基于代理模型的全局优化方法优化常压塔的余热回收过程,在优化迭代过程中用Kriging代理模型来代替耗时的精确模型评估。实验表明模型调用次数相较于粒子群优化算法减少了90%,优化时间减少了85%,实现了能量优化并且保证了侧线产品之间的分离精度。

关键词：算法优化计算机模拟代理模型有效全局优化算法中段回流

基于灰色机会约束规划的不确定条件下车间作业调度

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高技术通讯 2006年第10期16卷 1025-1029页

作者：黎冰顾幸生华东理工大学自动化研究所上海200237

针对不确定条件下job shop调度问题的约束条件中含有灰色变量,提出用灰色机会约束规划方法解决不确定条件下job shop调度问题,建立了灰色机会约束规划调度模型.同时,使用灰色模拟的方法和手段解决了灰色机会约束规划问题.给出了如何使... 详细信息

针对不确定条件下job shop调度问题的约束条件中含有灰色变量,提出用灰色机会约束规划方法解决不确定条件下job shop调度问题,建立了灰色机会约束规划调度模型.同时,使用灰色模拟的方法和手段解决了灰色机会约束规划问题.给出了如何使用灰色模拟技术处理复杂的灰色机会约束以及基于遗传算法的求最优解的过程,并提出用灰色模拟技术结合遗传算法求解生产调度问题中的灰色不确定规划问题.计算仿真结果表明,这种基于灰色机会约束规划的方法处理不确定条件下车间作业调度问题的模型是可行而有效的.

关键词：不确定性 job shop生产调度灰色机会约束规划灰色模拟

维普期刊数据库评论

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基于改进神经网络的干点软测量

高技术通讯 2007年第1期17卷 44-48页

作者：颜学峰华东理工大学自动化研究所上海200237

针对传统的神经网络收敛判断以模型的拟合精度为指标造成训练时间过长和过拟合等缺点，提出了一种改进神经网络（M-ANN。M-ANN将样本分成训练样本和校验样本，并提出了过拟合判据参数。通过训练样本采用误差反传算法对网络进行训练，训... 详细信息

针对传统的神经网络收敛判断以模型的拟合精度为指标造成训练时间过长和过拟合等缺点，提出了一种改进神经网络（M-ANN。M-ANN将样本分成训练样本和校验样本，并提出了过拟合判据参数。通过训练样本采用误差反传算法对网络进行训练，训练过程中以模型对校验样本的预测性能为指标，通过过拟合判据参数的计算自适应地在获得具有最佳预测性能模型时终止网络训练。同时，针对影响初馏塔塔顶石脑油干点的因素众多且呈高度非线性的特征，应用M-ANN建立初顶石脑油干点软测量模型，获得模型的预测相对误差平方和均值比传统神经网络模型降低了27．5％。

关键词：反传算法神经网络干点软测量