摘要：磁铁矿作为铁多金属矿床重要的矿石矿物,已经成为成矿作用的直接见证者,不仅影响早期的岩浆作用,而且参与后期的热液作用,这使得利用磁铁矿限定铁多金属成矿作用的难度增加。本文尝试以磁铁矿结构和成分为主线,立足于其晶体和微观结构,结合其现代元素和同位素分析进展,系统梳理其在铁多金属成矿作用研究的进展,具体包括:(1)磁铁矿的Re-Os、Ar-Ar和U-Th-He定年,可在一定程度上限定成矿年龄;(2)磁铁矿的Co/Ni比值、REEs含量、O-Fe-Ti同位素组成,可以较好地限定成矿物质来源;(3)磁铁矿的Eu异常、Ti/V比值、Cr含量及Fe同位素组成,可以有效地限定成矿的氧逸度;(4)磁铁矿中微量元素含量(Ti、Al、V、Ga、Mn、Zn)、比值及组合((Al+Mn)-(Ti+V)),可以很好地限定成矿的温度;(5)磁铁矿的主、微量元素组合,可以对判断矿床的类型提供一定的指示。然而,磁铁矿存在形成温度区间较大、微量元素含量较低、元素赋存状态不清等问题,使得部分成矿作用的限制存在误差,有待分析方法革新和数据处理优化,以期强化成矿年代学、物质来源示踪、物化条件限制和矿床类型判定的研究。

摘要：针对直接对准型离轴式光纤旋转连接器中自聚焦透镜准直器出射光斑小、光纤耦合损耗大和有效对准时间短的问题,本文提出了一种由双合透镜和热扩芯光纤构成的大光斑光纤准直器。基于出射光斑在相对旋转过程中重叠面积的周期性变化规律,分析了准直器间存在径向误差和角向误差时的耦合损耗变化。根据转子圆环和出射光斑尺寸得到耦合损耗为3 dB时的理论有效对准时间。为此搭建了光纤耦合实验平台测试其耦合性能及有效对准时间。实验结果表明,光纤准直器采用的单模光纤模场直径越大耦合损耗越低,其中模场直径为28μm时耦合损耗低至0.22 dB。在转速为60 r/min时,通过光电转化和函数拟合得到四种模场直径光纤准直器的有效对准时间。模场直径为17μm时最大有效对准时间为7.05 ms,与理论值7.1672 ms基本一致。最后应用光纤布拉格光栅传感实现无接触式传输光信号。这种设计为大光斑离轴式光纤旋转连接器的研究及其在光纤传感领域的应用提供了理论和技术支撑。

摘要：本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP.

摘要：本文研究以加工–运输–装配同步性和交货准时性的加权和为优化目标的三阶段装配集成调度问题(3sAISP_SP),并基于问题特点设计混合分布估计算法(HEDA)进行求解.首先,分别建立3sAISP SP的数学规划模型和排列模型.其次,在对问题模型特点分析的基础上,设计合理的编码和解码规则,同时利用HEDA中基于概率模型的全局搜索以发现问题解空间存在优质解的区域.然后,为进一步提高算法性能,设计3种局部搜索策略对优质解区域进行细致搜索.进而,在小规模问题下,将HEDA得到的较优解与优化求解器GUROBI得到的最优解进行比较,验证HEDA的求解结果接近最优解;在较大规模问题下,将HEDA与其他有效智能优化算法进行比较,验证HEDA的求解性能.最后,通过对优化目标中不同权重设置的实验分析,给出加工–运输–装配同步性和交货准时性权重设置的合理范围,并得到考虑装配同步性有利于降低中间库存的结论.

摘要：本文考虑现实中广泛存在的加工时间不确定的分布式置换流水车间调度问题(DPFSP),研究如何建立问题模型和设计求解算法,方可确保算法最终获得的解在多个典型DPFSP场景下,均具有能满足客户期望的较小优化目标值(即makespan值).在问题建模方面,首先,采用场景法构建多个不同典型场景以组成场景集(每个场景对应1个具有不同加工时间的DPFSP),并设定合适的makespan值作为场景阈值,用于在评价问题解时从场景集中动态筛选出“坏”场景子集;其次,在常规优化目标makespan的基础上,结合“坏”场景子集概念提出可实现鲁棒调度的新型优化目标,用于引导算法每代加强对当前“坏”场景子集中每个DPFSP场景对应解空间的搜索;然后,结合所提的新型优化目标,建立基于多场景的鲁棒DPFSP(MSRDPFSP).在算法设计方面,提出一种超启发式人工蜂群算法(HHABC)对MSRDPFSP进行求解.HHABC分为高、低两层结构,其中低层设计6种启发式操作(HO),高层采用人工蜂群算法控制和选择低层HOs来不断生成新的混合启发式算法,从而实现在不同场景对应解空间中的较深入搜索.在不同规模测试问题上的仿真实验与算法对比,验证了HHABC的有效性.

摘要：本文针对以乙烯产率为生产指标的预测问题,基于双向门控循环单元网络(BGRU)建立乙烯产率预测模型,以最小化模型误差为优化目标并提出一种学习型人工蜂群算法(LABC)对预测模型进行优化和设计.在构建BGRU预测模型时,先对乙烯裂解炉实际生产过程进行分析,确定影响产率的关键因素并将其作为模型的输入;再采用LABC对BGRU网络模型的结构、初始权值和阈值、训练比和动量因子进行全面的优化和设计.在LABC中,首先根据人工蜂群算法(ABC)特点构建强化学习(RL)框架下的状态集、动作集、奖励函数和最优混合搜索策略,在此基础上,提出一种深度双Q网络(DDQN)来实现最优混合搜索策略,通过该策略可智能选择合适的搜索动作来执行针对不同状态的局部搜索.本文通过在标准数据集和实际生产数据上的测试及算法对比,验证了所提学习型人工蜂群算法优化的双向GRU网络(LABC BGRU)模型具有预测精度高、适用性强的特性.

摘要：针对一类广泛存在的带二维装载约束的车辆配送与分布式生产集成调度问题(VD2LDPISP),本文建立问题模型,并提出混合三维分布估计算法(H3DEDA)进行求解.首先,结合问题各阶段特性,采用各阶段成本均衡策略设计新颖的解码规则,对编码个体进行分阶段解码,可确定较高质量的解码个体.其次,采用三维分布估计算法(3DEDA)学习和积累种群中优质编码个体的块结构及其位置信息,再通过采样3DEDA中的概率模型生成新的编码个体,从而提高算法全局搜索发现解空间中优质解区域的能力.然后,设计高低分层的超启发式局部搜索(HHLS)来增强算法的局部寻优能力.HHLS的低层问题域包含分别针对编码个体、配送阶段解码子个体和生产阶段解码子个体的共16种有效邻域操作,其高层策略域采用概率模型学习优质邻域操作排列的结构信息,进而通过采样该模型来直接控制新邻域操作排列的生成,有利于对不同优质区域进行深入搜索.最后,在不同规模测试问题上的算法比较,验证了所提H3DEDA的有效性.

摘要：无机稀土发光材料在照明、显示、激光和生物医学等领域有着极其广泛的应用。对荧光性能的调控有利于拓展其在温度传感、防伪识别、光开关、光存储等领域的应用。传统的荧光调控方式包括设计核壳结构、改变材料成分控制晶体场、改变稀土离子的掺杂类型或浓度从而控制能量传递等。然而,这些调控方式难以实现荧光性能的可逆调控,限制了其实际应用。对比传统的调控方式,材料在电场、热场或光场等外场刺激下可产生变色效应,通过变色效应可以实现对其荧光性能的可逆调控从而扩展其应用。本文主要综述了在电场、热场和光场刺激下,无机稀土发光材料的变色效应对其荧光性能的可逆调控及应用。

摘要：过渡金属硼化物因其具有超硬特性而受到人们的关注,有望广泛应用于切屑加工工具、耐磨涂层、研磨材料等领域。介绍了制备过渡金属硼化物块体和薄膜材料的主要方法,并总结了部分过渡金属二元硼化物的结构和性能。不同过渡金属硼化物的结构不同,属于单斜、正交、六方等晶系;过渡金属硼化物薄膜材料的厚度在1μm以下;其硬度高于块体材料的硬度,达到超硬水平;但制得的过渡金属硼化物块体材料的硬度并不理想,与金刚石和立方氮化硼相比尚有一定的差距,还需进一步改进材料设计理念和探索新的制备方法。

摘要：本文针对动态流水车间调度问题(DFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种自适应深度强化学习算法(ADRLA)进行求解.首先,将DFSP的新工件动态到达过程模拟为泊松过程,进而采用马尔科夫决策过程(MDP)对DFSP的求解过程进行描述,将DFSP转化为可由强化学习求解的序贯决策问题.然后,根据DFSP的排序模型特点,设计具有较好状态特征区分度和泛化性的状态特征向量,并依此提出5种特定动作(即调度规则)来选择当前需加工的工件,同时构造基于问题特性的奖励函数以获取动作执行效果的评价值(即奖励值),从而确定ADRLA的3类基本要素.进而,以深度双Q网络(DDQN)作为ADRLA中的智能体,用于进行调度决策.该智能体采用由少量小规模DFSP确定的数据集(即3类基本要素在不同问题上的数据)训练后,可较准确刻画不同规模DFSP的状态特征向量与Q值向量(由各动作的Q值组成)间的非线性关系,从而能对各种规模DFSP进行自适应实时调度.最后,通过在不同测试问题上的仿真实验和与算法比较,验证了所提ADRLA求解DFSP的有效性和实时性.