群和进化计算
期刊瓷砖生产过程的优化，使用粒子群优化
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收到2010年12月10日
收到日期2011年5月10日
公认2011年5月14日
网上公布2011年5月30日
关键词：多目标优化人工神经网络双向粒子群优化Pareto前沿
摘要
本文综合优化方法，利用人工神经网络和双向提出了粒子群。人工神经网络用于获取之间的关系决策变量和利益性能的措施，而双向的粒子群用来进行多目标优化。最后，该方法是用来解决了在水泥屋顶瓦片制造工艺参数设计问题。结果表明：双向的粒子群是为解决多目标优化问题的有效方法，并利用人工神经网络的综合方法和双向粒子群可用于解决复杂的工艺参数设计问题。
?2011爱思唯尔B.V.保留所有权利。
1.介绍
选择适当的工艺参数一直是关键的问题，这个选择是，在瓷砖制造即使在今天，由工程师进行更多或更少手动运营商，立足于自己的个人决定，技能，经验和直觉和尝试优化通过试验和错误的参数。然而，这种方法几乎总是导致延误和相当大的浪费，并有没有选定的参数，是真正的最佳保证因为不存在过程的分析说明动态。此外，在大多数情况下，一个至关重要的瓦数质量特性，这是由许多过程的影响参数，必须同时优化[1]。因此，问题变得复杂的多目标优化挑战。
多目标优化工艺参数的传统方法涉及使用一个可取函数或损失函数扩展到优化前的单目标问题多目标的问题。然而，这些方法提出了一些问题。首先，他
们需要大量从决策者的偏好信息。其中有些资料是难以在实践中提出数学和非常复杂的整合。第二，缩减到前优化uniobjective问题的一个多目标的问题的过程中，为每个运行的优化过程中产生的单帕累托最优。这个最佳的准确性是高度敏感，在缩放过程中使用的权重向量。
在过去的几十年里，研究的数量接近工艺参数多目标优化问题已提出。 Lam 等人。 [2]提出了一种混合动力系统集成模糊逻辑，神经网络，算法优化陶瓷滑铸造工艺的优化。从例如，他们使用，他们提出的方法产生令人满意结果。然而，它的主要缺点是，大量的从工程师，建造，必须获得先验信息规则库模糊逻辑模块。此信息可能引入的解决方案，因为它是高度的不确定性依赖于个人的喜好。saravanan等人。 [3]，CUS巴利奇[4]，Kolahan和Bironro[5]，和汽车等。 [6] 采用了遗传算法（GA）为基础的方法来优化条件表面研磨，金属切削，放电加工（EDM），数控车削，分别。然而，这些研究分享由于各种相关问题遗传算法的限制，其中包括低收敛功效和困难中寻找适当的参数，如人口的价值大小，交配率和突变率。蒋和苏[7]Hsu等。 [8]提出的方法结合神经网络，指数可取的功能，和GA解决电子电路和工艺参数设计问题光纤产业，分别为。可取的功能是
直观和简单的方法转换为一个多目标成单目标问题的优化问题。然而，方法是有限的，因为它不考虑分散响应变量的影响，这可能会导致在某些情况下一个不切实际的解决方案[9]。
最近，在优化领域的研究人员付出了大量粒子群优化（PSO）的注意，更近的优化技术，由于其报告为解决持续跑赢其他算法的能力优化以及离散优化问题[10]。许多研究已经成功地采用PSO和其优化各种生产工艺参数的变种如磨[11]工艺，焊接[12,13]，无聊[14]转动[15]和高速缓存内存优化[16]。
在这项研究中，以综合方式，采用人工神经网络（ANN）和双向粒子群优化（BPSO），PSO算法的扩展版本，建议作为替代为解决多目标工艺参数优化的手段问题。在这里，人工神经网络模型的关系之间的决策变量和性能的措施利息，BPSO是用来计算帕累托最优非劣解决方案。最后，该方法应用于一个案例研究，涉及改善过程中屋顶瓦制造，冲压工艺的低产量导致几个输入过程与优化问题参数和众多的瓷砖质量的特点来考虑。对于每一个工艺参数的组合，不同的瓷砖获得质量特性。因此，最终的目标这项研究是确定的工艺参数组合质量特性是最优
的。
2.多目标优化问题
在工程应用中的许多优化问题涉及同时优化多个目标。一般可以定义的多目标优化问题（MOP）的形式为：
最小化 fm(x), m = 1, 2, . . . ,M;
除 gj(x) ≤ 0 j = 1, 2, . . . , J;
hk(x) = 0 k = 1, 2, . . . , K;
x(L)i ≤ xi ≤ x(U)i , i = 1, 2, . . . , n.
这一提法，解x是n个决策变量的向量：X =（X1，X2，...，XN）笔。 FM（X）表示目标函数，Gj（x）和hk（X）表示不等式和等式约束分别。最后一组的限制，变边界限制每个决策变量xi之间的一个较低的值绑定x（长）我和一个上限X（U）[17]。
与单目标优化问题（UOP公司），在进行了优化的目的只有一个，澳门往往涉及冲突目标和情况，在其中一个改善目标可能会导致另一个恶化;
因此，我们的任务是找到解决方案，平衡等的权衡。这种平衡是当一个解决方案不能改善任何目标，没有取得日益恶化的一个或更多的其他目标。这些解决方案称为非劣解，其中有许多可能存在。因此，解决一个“议定书”的最终目标是要找到一个非劣解集，平衡的权衡相互冲突的目标。这套解决方案被称为帕累托设置。在客观的空间相应的客观载体被称为Pareto前沿[15]。
有许多传统的方式来解决澳门。“最常用的方法是扩展的目标定了下来成单目标乘以每个目标由一组它代表的相对重要性的权重参数的目标，然后解决由标准uniobjective的问题
优化方法，如基于梯度的方法，进化算法（EA），等等[18]。然而，这样一个
方法是不是很实用，因为优化结果加权参数的选择取决于显着，这是在大多数情况下，很难确定正确。
3.优化方法
优化方法，包括神经网络和双向粒子群优化，这是必要的发展建议的方法简
要介绍以下各节。
3.1。人工神经网络
人工神经网络建模技术设计模仿的特点在人类的大脑和神经系统的生物神经元。一个人工神经网络模型创建了一个称为“神经元处理单元''它们之间的加权单向连接训练这个模型关联到输入神经元的输出神经元。“学习”通常使网络实现
调整连接权联想到每一个给定的输入数据与其相关的输出点。在培训过程中，输入数据多次提出和调整权重，直到之间的误差网络的输出和实际输出给出的数据是最小的。这种学习能力或许是一个最宝贵的属性的人工神经网络，因为它使一个受过训练的网络提供了一套以前的高精确度的输出看不见的输入数据。
反向传播（BP）是使用最广泛的训练之一神经网络的方法，因为它能够提供有效的解决方案为各种领域的应用[19]。基本上，BP是基于一个众所周知的最速下降算法一个特别的训练误差E最小化技术格局。在批处理模式下调整，而不同重量（周）基于梯度下降率?E（下ΔE/δwk）的总训练组：
Δwk(n) = ?εδE/δwk+ αΔwk(n ? 1), (1)
其中参数ε和α是学习率，分别的势头。两者的一个合适的选择参数是必要的，以确保人工神经网络的速度和成功培训[20]。
多年来，无数的人工神经网络的应用已经报道在专门文献，其中包括Azamathulla等。 [21-23]，其中人工神经网络的成功估计冲刷下游的滑雪跳斗，阮和陈[24]开发决策支持系统（DSS）与神经网络预测石油生产中，Thillaivanan 等。 [25]采用人工神经网络田口方法，优化运行参数电火花加工（EDM）的过程中，和亚兹迪和霍拉姆[26]，面铣加工参数过程与人工神经网络和响应建模和优化表面法（RSM）。尽管它有能力，人工神经网络在这项研究中被认为是作为一个建模工具，其在随后的部分的实施进行了讨论。
3.2。PSO和BPSO
PSO算法是由Kennedy和Eberhart[27]首次推出。“算法是由社会行为的鸟群，可以被视为以人口为基础的随机优化算法。PSO中，该组是被称为个人组成的社会在多维颗粒，和所有的粒子绕飞搜索空间。每个粒子的调整根据自己的“飞
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现代混凝土配合比全计算法设计软件使用说明 混凝土配合比设计是混凝土材料科学和工程应用的基础。现代混凝土应包括高性能混凝土、高强混凝土、流态混凝土、泵送混凝土、自密实自流平混凝土和商品混凝土等。以强度(水灰比定则)为基础的传统配合比设计方法不能满足现代混凝土的要求。作者提出的"全计算法"是以强度、工作性和耐久性为基础建立了体积相关数学模型，通过严格的推导得到用水量和砂率的计算公式。并且将其二式与水胶比定则相结合计算出混凝土各组分的配比和用量。因此称谓全计算法。全计算法的研究、应用和推广工作己近十年，广泛用于各种大型混凝土工程和近100个混凝土预拌站，取得了良好的技术经济效益。为了便于广泛应用现制作成计算机软件。国家版权局计算机软件著作权登记号2005SR00529 1.现代混凝土配合比全计算法设计模板(1) . 2.HPC混凝土配合比设计模板(2) 3..固定用水量法混凝土配合比设计模板(3) 4.卵石流态混凝土配合比设计模板(4) 一. 模板使用说明 1..模板适用范围： 现代混凝土配合比全计算法设计模版(表1)适用于高性能混凝土(HPC)、高强混凝土(HSC)、流态混凝土(FLC)、泵送混凝土、引气混凝土和商品混凝土、自密实自流平混凝土，防渗抗裂混凝土、细砂混凝土、以及其他现代混凝土。 2.有关参数的变化范围： 模板(1)中红色的数值是使用者根据混凝土施工工程的设计要求和混凝土原材料的性能指标应输入的设计参数(共12项)。相关参数输入后，模板中自动生成混凝土系列配合比。 (1)..混凝土配制强度 fcu.p≥fcu.0+1.645σ 或 fco.p=fcu.0+10 (Mpa)
机械创新设计课程论文(TIZE理论的八大技术系统进化法则) 专业机械设计制造及其自动化 班级10机自职1 学号1010113126 姓名姚巧珍 成绩 教师刘小鹏 2013年5月23日
TRIZ理论的八大技术系统进化法则 姚巧珍 （10机自职1班，学号：1010113126） [摘要] 技术系统的这八大进化法则可以应用于产生市场需求、定性技术预测、产生新技术、专利布局和选择企业战略制定的时机等。它可以用来解决难题，预测技术系统，产生并加强创造性问题的解决工具。本文讲述了TRIZ理论的八大技术系统进化法则，这些技术系统进化法则基本涵盖了各种产品核心技术的进化规律，每条法则又包含多种具体的进化路线和模式。它可以帮助设计者在方案设计阶段迅速地产生个具有创造性的新概念，实现产品的快速创新。 [关键词] 技术系统，进化法则，子系统，S曲线。 引言 一个产品或物体都可以看做是一个技术系统，技术系统可以简称为系统。系统是由多个子系统组成的，并通过子系统间的相互作用来实现一定的功能，子系统可以是零件或部件甚至于构成元素。系统是处于超系统之中的，超系统是系统所在的环境，环境中的其他相关的系统可以看做是超系统的构成部分。技术系统的进化是指实现系统功能的技术从低级向高级变化的过程，进化是客观进行着的，不管人们是认识了它还是没有认识它。如果认识和掌握了系统的进化规律，有利于设计者开发出更先进的产品，从而提升产品的竞争力。 1.八大技术系统进化法则 TRIZ的技术系统八大进化法则分别是：1）技术系统的S曲线进化法则； 2）提高理想度法则； 3）子系统的不均衡进化法则； 4）动态性和可控性进化法则；5）增加集成度再进行简化法则； 6）子系统协调性进化法则； 7）向微观级和场的应用进化法则； 8）减少人工进入的进化法则 1.1技术系统的S曲线进化法则 图1-1是一条典型的S曲线。S曲线描述了一个技术系统的完整生命周期，图中的横轴代表时间；纵轴代表技术系统的某个重要的性能参数，比如飞机这个技术系统，飞行速度、可靠性就是其重要性能参数，性能参数随时间的延续呈现S形曲线。 一个技术系统的进化一般经历4个阶段，分别是： 1）婴儿期 2）成长期 3）成熟期 4）衰退
全计算法HPC砼设计 （刘良亚整理于2008-4-11）Hpc配合比设计的理论基础为王栋民、陈建奎教授研究发展的hpc配合比设计全计算法。 2.1Hpc配合比设计的基本原则 满足工作性的情况下，用水量要小 满足强度的情况下，水泥用量小，细掺量多 材料组成及用量合理，满足耐久性及特殊性能要求 掺加新型高效减水剂，改善与提高砼的多种性能。 2.2全计算法配合比设计的技术基础 砼各种组成材料（包括固、液、气三相）具有体积加和性； 石子的空隙由干砂浆来填充； 干砂浆由水泥、细掺料、砂和空气所组成。 该模型假定砼总体积为1m3（1000L），由水、水泥、细掺料、空气、砂、石部分组成，对应的体积分别为vw. Vc. Vf. Va.vs.vg.,浆体体积（Ve）=Vw+vc+vf+va，vs+vg（骨料体积）=1000-ve；干砂浆体积（ves）=vc+vf+va+vs.在HPC配合比计算时，式中ve和ves应根据原材料及施工现场具体确定，理论值可作为参考。 □C50HPC配合比设计实例 我们假定ve=350；ves=460，砼含气量4%。 原材料采用P.O42.5低碱水泥，细集料采用渭河Ⅱ区中砂，细度模数2.8，粗集料为二级级配碎石，最大粒径25mm；外加剂为聚羟酸高效减水剂，试验减水率26%，掺量（1.0%×胶体材料用量）；各原材料经检验符合（客运专线高性能砼暂行技术条件）要求。 3.1配制强度=50+1.645*6=60MPa fcu。p——砼试配强度（mpa）； fcu。0——砼设计强度（mpa）；ó——强度标准差（mpa）； 3.2水胶比=1/（（60/0.48*42.5*1.09）+0.52）=0.31 A B―――回归系数; 回归系数AB资料显示以下取值都有人用过，而且更倾向于后者，实际上水胶比很大程度
（一）TRIZ的技术系统八大进化法则 阿奇舒勒的技术系统进化论可以与自然科学中的达尔文生物进化论和斯宾塞的社会达尔文主义齐肩，被称为“三大进化论”。TRIZ的技术系统八大进化法则分别是：1、技术系统的S曲线进化法则；2、提高理想度法则；3、子系统的不均衡进化法则；4、动态性和可控性进化法则；5、增加集成度再进行简化法则；6、子系统协调性进化法则；7、向微观级和场的应用进化法则；8、减少人工进入的进化法则。技术系统的这八大进化法则可以应用于产生市场需求、定性技术预测、产生新技术、专利布局和选择企业战略制定的时机等。它可以用来解决难题，预测技术系统，产生并加强创造性问题的解决工具。 八大技术系统进化法则 1.技术系统的S曲线进化法则 1）婴儿期2）成长期3）成熟期4）衰退期
各阶段的特点。 S曲线族 2.提高理想度法则 1）一个系统在实现功能的同时，必然有2个方面的作用：有用功能和有害功能； 2）理想度是指有用作用和有害作用的比值 3）系统改进的一般方向是最大化理想度比值 4）在建立和选择发明解法的同时，需要努力提升理想度水平 提高理想度可以从以下4个方向予以考虑： 1）增加系统的功能2）传输尽可能多的功能到工作元件上3）将一些系统功能转移到超系统和外部环境中4）利用内部或外部已经存在的可利用资源。 3.子系统的不均衡进化法则
1）每个子系统都是沿着自己的S曲线进化的 2）不同的子系统将依据自己的时间进度进化 3）不同的子系统在不同的时间点到达自己的极限，这将导致子系统间矛盾的出现 4）系统中最先到达其极限的子系统将抑制整个系统的进化，系统的进化水平取决于此系统 5）需要考虑系统的持续改进来消除矛盾 4.动态性和可控性进化法则 1)增加系统的动态性,以更大的柔性和可移动性来获得功能的实现 2)增加系统的动态性要求增加可控性 5.增加集成度再进行简化法则 1.增加集成度的路径 2简化路径 3单--双---多--路径 4子系统分离路径 6.子系统协调性进化法则 1.匹配和不匹配元件的路径 2调节的匹配和不匹配的路径 3工具和工件匹配的路径 4匹配制造工程中加工动作节拍的路径 7.向微观级和场的应用进化法则 1.向微观级转化的路径 2转化到高效场的路径 3增加场效率的路径 4分割的路径 8.减少人工介入的进化法则 （1）减少人工介入的一般路径 本路径的技术进化阶段：包括人工动作的系统→替代人工但仍保留人工动作的方法→用机器动作完全代替人工。
进化计算综述 1.什么是进化计算 在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。 2.进化计算的起源 运用达尔文理论解决问题的思想起源于20世纪50年代。 20世纪60年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。美国的Lawrence J. Fogel提出了进化编程（Evolutionary programming），而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法（Genetic algorithms）。在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel提出了进化策略（Evolution strategies）。 这些理论大约独自发展了15年。在80年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20世纪90年代初，遗传编程（Genetic programming）这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。 Nils Aall Barricelli在20世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。Alex Fraser发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。 [1]Ingo Rechenberg在上世纪60 年代和70 年代初用进化策略来解决复杂的工程问题的工作使人工进化成为广泛认可的优化方法。[2]特别是John Holland的作品让遗传算法变得流行起来。[3]随着学术研究兴趣的增长，计算机能力的急剧增加使包括自动演化的计算机程序等实际的应用程序成为现实。[4]比起人类设计的软件，进化算法可以更有效地解决多维的问题，优化系统的设计。[5] 3.进化计算的分支 进化计算的主要分支有：遗传算法GA ，遗传编程GP、进化策略ES、进化编程EP。下面将对这4个分支依次做简要的介绍。 1遗传算法（Genetic Algorithms）： 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国John HenryHoland教授于1975年在他的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中首次提出。[6]它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染
TRIZ技术进化理论的应用研究 TRIZ理论认为发明创造是有规律可循的，在大量发明创造背后隐藏着客观的基本规律。产品技术成熟与否、技术发展未来走势和进化路线是可以根据TRIZ理论提出的方法进行预测分析的。TRIZ技术进化理论就是专门研究技术系统进化预测的重要分支。 技术系统进化理论 在技术系统向新的技术系统进化过程中，必然遵循一定的规律，这些规律就是技术系统进化理论。TRIZ理论核心内容之一就是技术系统进化理论。它可以根据技术系统进化规律预测其未来发展趋势，帮助企业开发有竞争力的产品。技术系统进化理论基本涵盖了各种产品核心技术进化规律，每条规律又包含了不同数目的具体进化模式和路线。目前，已经发现的产品进化路线已有300多条，典型进化路线有20余条。这些进化路线对于研究产品创新设计具有重要意义。 在经典TRIZ中，有八大类的技术系统进化法则：1.技术系统完备性法则；2.技术系统能量传递法则；3.技术系统动态性进化法则；4.技术系统提高理想度法则；5.技术系统子系统不均衡进化法则；6.技术系统向超系统进化法则；7.技术系统向微观级进化法则；8.系统协调性进化法则。
运用这些法则，我们能够判断当前研发的产品处于技术系统进化模式中的哪个位置，然后根据法则的提示能够预测技术系统未来发展的方向。系统进化模式可以在过去的专利发明中发现，所有系统都是向理想化最终结果方向进化的，并且用来指导新产品开发，避免盲目尝试和浪费时间。当然，与TRIZ中的其他内容相比，技术系统进化理论不算是非常成熟的理论，还有许多值得进一步研究和发展的地方。 进化模式与进化路线 技术系统的进化路线是指一个系统从结构进化的特点 描述产品核心技术所处的状态序列，每一种进化模式都包括多种进化路线。进化路线的实质是从产品一种核心技术转移到另一种核心技术，产品沿进化路线进化的过程是新旧核心技术交替的过程。产品进化过程实质上是产品结构的进化过程，因此，TRIZ理论中进化理论是预测产品结构的进化理论。技术进化的一般趋势由理想化进化模式，即增加系统的理想化水平决定的；而增加系统的理想化水平通常是通过增加系统的动态性（柔性化）、维数变化（多维化）和向超系统进化（集成化）等进化模式来完成，进化模式层次如图1所示。 应用案例 目前，在公共场所、景区及社区，车挤绿地、停车难等问题已越来越突出。为了解决停车车位占地面积与住户商用
05分布式存储架构 5.1 HDFS分布式文件系统 5.2HBase存储架构 5.3 二次索引表机制
数据存储系统 包括数据采集层（系统日志、网络爬虫、无线传感器网络、物联网、以及各种数据源）；数据清洗、抽取与建模（将各种类型的结构化、非结构化、异构数据转化为标准存储格式数据，并定义数据属性及值域）；数据存储架构（集中式/分布式文件系统、关系型数据库/分布式数据库、行存储数据结构/列存储数据结构，键值对结构，哈希表（Hash Table ）检索）；数据统一接口等。 数据采集与建模 分布式文件系统数据存储系统 分布式数据库/数据仓库
数据存储架构 在存储结构中：数据库提供了数据的逻辑存储结构；分布式文件系统提供了数据的物理存储结构。 Data Acquisition / Extraction / Transforming / Modeling Distributed File Systems (HDFS / GFS / Colossus) NoSQL Database (HBase / BigTable / MongoDB / Neo4j) Unified Data Access Interface
逻辑存储结构Logic Storage Structure 也称为数据的逻辑结构。数据存储的逻辑模型（抽象模型），即纸面上人们设计的存储模式或数据结构，比如矩阵（matrix）、树（tree）、数据库表单（form）等。主要用于表达数据属性及数据元素相互间的关联关系。
物理存储结构Physical Storage Structure 也称为数据的存储结构。数据存储的物理模型，即在物理存储介质（如磁盘）上数据实际的排列方式。数据的存储结构主要有：顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 1)顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元里，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。 2)链接存储：不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，借助指示元素存储地址的指针表示元素之间的逻辑关系。 3)索引存储：在存储元素信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址）。 4)散列存储：根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称为Hash存储。
现代混凝土土配合比设计------全计算法 传统混凝土配合比设计方法(如绝对体积法和假容重法),是以强度为基础的半定量计算方法,不能全面满足现代混凝土的性能要求,现代混凝土配合比计算方法是以工作性、强度和耐久性为基础建立数学模型，通过严格的数学推导的到混凝土的用水量和砂率的计算公式，并将此二式与水灰（胶）比定则相结合能计算出混凝土各组分（水泥、细掺料、砂、石、含气量、用水量和超塑化剂掺量等）之间的定量关系和用量。用于流态混凝土、高强混凝土、泵送混凝土、自密实混凝土、商品混凝土以及防渗抗裂混凝土等现代化混凝土的配合比设计。 （一）高性能混凝土配合比全计算法设计高性能混凝土（HPC）与高强混凝土（HSC）和流态混凝土（FLC）最显著的差别就是混凝土配合比考虑工作性、强度和耐久性，其配合比设计的基本原则是：（1）满足工作性的情况下，用水量要小；（2）满足强度的情况下，水泥用量少、细掺料多掺；（3）材料组成及其用量合理，满足耐久性及特殊性能要求；（4）掺多功能复合超塑化剂（CSP）改善和提高混凝土的多种性能。因此，HPC的配合比设计比HSC和FLC更为严格合理，图--1表示各种材料类型的混凝土配合比分区范围，无论采取什么方法设计，HSC、FLCHE和PLC（塑性混凝土）的配合比在一个范围之内，而HPC在AB线附近，由此证明HPC的配合比设计必须严格、精确和合理。 图1 混凝土配合比组成图 一、强度与水灰（胶）比的关系 混凝土配合比设计是混凝土材料学中最基本而又最重要的一个问题，早在1919年Duff Ａbrams（D.艾布拉姆斯）就发表了混凝土强度的水灰比定则：“对于一定的材料，强度仅取决于一个因素，即水灰比。”这一定则可用下列公式表示： σc=a/b1.5（W/C） 式中:σ c----一定龄期的抗压强度
混凝土配合比设计新法－全计算法 北京工业大学陈建奎教授 一.现代混凝土概念或理念 二.配合比全计算法设计的数学模型 三.砂率和用水量计算公式 四.混凝土配合比设计步骤 五.配合比设计工程应用实例 六.结论 一.现代混凝土概念或理念现代混凝土是由水泥、矿物细掺料、砂、石、空气、水和外加剂等组成的多相聚集体，并能满足“高工作性、高早强增强和高耐久性”的基本要求。现代混凝土应包括高性能混凝土、高强混凝土、流态混凝土、泵送混凝土、自流平自密实混凝土、防渗抗裂混凝土、水下浇筑混凝土和商品混凝土等。以强度为基础的传统混凝土配合比设计方法不能满足现代混凝土配合比设计的要求。 综合考虑工作性、强度和耐久性。其配合比设计的基本原则是： (1)满足工作性的情况下，用水量要小； (2)满足强度的情况下，水泥用量少，多掺细掺料； (3)材料组成及其用量合理，满足耐久性及特殊性能要求； (4)掺多功能复合超塑化剂(CSP)，改善和提高混凝土的多种性能。
配合混凝土配合比组成图二. 图1 比全计算法设计的数学模型 混凝土配合比设计是混凝土材料科学和工程应用中最基混即假 定容重法和(的问题。以强度为基础的传统配合比设计方法已不能满足现代混凝土配合比设计的要求。现代混)绝对体积法凝土配合比“全计算法”设计是以“工作性、强度和耐久性”为并推导出混凝土用水量和砂率的计算基础建立的普适数学模型，比定则相结合就能实现混凝土配(灰)公式。进而将此二式与水胶全计算法的创建和推广合比和组成的全计算，故称谓全计算法。应用几近十年，受到广泛的关注，取得良好的技术经济效益。近“现代混凝土配合期在总结混凝土工程应用实践的基础上编制了国 家版权局计算机软件著作权登记号比全计算法设计软件”(。这样使“全计算法”更加实用化、科学化和智能2005SR00529)化。全计算法不仅适用于所有现代混凝土的配合比设计和计算，而且能检验和验证其它配合比的正确性。 2 1.现代混凝土的数学模型现代混凝土组成复杂，其中包括水泥、矿物细掺料、砂、石、空气、水和外加剂等7个组分。最简单处理方法是用多项式表示： F(x)=a+bx+cx+fx+gx+hx+ix+jx 7412635(1)
进化计算复习总结 一、选择填空 1.生命的共同特性是_D_____；__C____保证正熵世界中任何生命能延续；有限区域不断膨胀的种群中__B____和_A_____是不可避免的。 A.选择 B.竞争 C.变异 D.繁殖 D,C,B和A教材p4 2.__D____使复杂生命系统更为复杂。 A.非线性 B.多变量 C.环境多变 D.进化 D 3.生物独立进化中某些明显相同的功能对应的__A____结构却是_D_____的，如从软体、节肢到脊椎动物的视觉凝视机制。 A.底层基因 B.表现型 C.多变 D.各种各样 A、D https://www.doczj.com/doc/7516886934.html,marck认为环境引起有神经系统动物变异的过程是___D___。 A.机能→需要→习性→环境→形态构造 B.需要→习性→环境→形态构造→机能 C.习性→需要→环境→机能→形态构造 D.环境→需要→习性→机能→形态构造 D教材p2 5.Medel定律表明：有深层次的__遗传因子____控制着遗传过程。 [遗传因子/基因] 教材p3 6.Weismann用连续切割鼠尾的实验明确否定了__D____的观点。 A.演变和进化是缓慢而连续的 B.演变和进化是连续有突变 C.用进废退 D.获得性遗传 D教材p3 7.Morgen果蝇实验研究了遗传性状的变化与_B_____之间的关系。 A.基因 B.染色体 C.细胞 D.核糖核酸 B教材p3 8.生物体外在表现特征是__D____构成的体现。生物进化本质体现在_A_____的改进上。 A.基因 B.细胞 C.核糖核酸 D.染色体 D教材p3 9.____C__的特异性决定生物多样性，____B__的稳定性保证物种稳定性，____D__的改变决定生物体的变异。 A.基因的杂交和变异 B.基因结构 C.基因组合 D.遗传信息 C,B,D教材p3 10.现代进化论中进化机制本质上是鲁棒的___C___和___B___过程 A.选择 B.优化 C.搜索 D.繁殖 C,B教材p3
李建中：大数据计算基本概念研究问题及部分解 作者：机房360出处：论坛2012-11-30 22:14 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 主持人：各位领导各位来宾下午好!欢迎大家参加Hadoop与大数据技术大会。我是本次大会的程序委员会主席之一，CSDN程序员杂志的主编刘江。首先我介绍一下这次大会是由中国计算机学会主办的、CCF专业委员会承办的大会。除了今天的全体会议之外，明天还有四个分论坛，希望大家不要错过。我们还有官方微博，如果有相关大方的发布信息可以从这里获取。另外微博评论注意加HBTC四个字母。 今天下午有来自各机构、公司的专家来分享技术。首先有请中国计算机学会大数据专家委员会副主席哈尔滨工业大学教授李建中老师为我们演讲，《大数据计算基本概念研究问题和部分解》。 李建中：非常高兴有机会和大家交流一下对大数据的理解。HIT是哈尔滨工业大学的缩写，所以我的理解可能和工业界有一点点的不同，请看一下我们学院式的对大数据的研究有什么样的看法。我讲三个问题： 第一，大数据的基本概念。 第二，大数据计算机其挑战。 第三，研究问题与部分解。 第一，大数据的基本概念。什么是大数据，实际上我的报告讲了很多了，为什么叫做描述?因为大数据实际上是结合了不可定义的概念，大是相对的，是相对目前的及拴系统计算能力来说的，今天的大数据明天就不是大数据，大数据有的人说三个V，有的人说四个V，V我也不详细说了。所以说，大数据存在已久。有一个会议叫SSDB是1983年创建的一个会议，这里面的论文就是在研究大数据，这个会议到现在已经有29年的历史了，现在为什么谈起来大数据呢?因为个时候大数据还没有那么普遍，涉及的领域很少，参加这方面研究的人也很有限，所以跟现在不同。现在的大数据和当时研究的不同主要有两点。
现代混凝土土配合比设计------全计算法传统混凝土配合比设计方法(如绝对体积法和假容重法),是以强度为基础的半定量计算方法,不能全面满足现代混凝土的性能要求,现代混凝土配合比计算方法是以工作性、强度和耐久性为基础建立数学模型，通过严格的数学推导的到混凝土的用水量和砂率的计算公式，并将此二式与水灰（胶）比定则相结合能计算出混凝土各组分（水泥、细掺料、砂、石、含气量、用水量和超塑化剂掺量等）之间的定量关系和用量。用于流态混凝土、高强混凝土、泵送混凝土、自密实混凝土、商品混凝土以及防渗抗裂混凝土等现代化混凝土的配合比设计。 （一）高性能混凝土配合比全计算法设计高性能混凝土（HPC）与高强混凝土（HSC）和流态混凝土（FLC）最显著的差别就是混凝土配合比考虑工作性、强度和耐久性，其配合比设计的基本原则是：（1）满足工作性的情况下，用水量要小；（2）满足强度的情况下，水泥用量少、细掺料多掺；（3）材料组成及其用量合理，满足耐久性及特殊性能要求；（4）掺多功能复合超塑化剂（CSP）改善和提高混凝土的多种性能。因此，HPC的配合比设计比HSC和FLC更为严格合理，图--1表示各种材料类型的混凝土配合比分区范围，无论采取什么方法设计，HSC、FLCHE和PLC（塑性混凝土）的配合比在一个范围之内，而HPC在AB线附近，由此证明HPC的配合比设计必须严格、精确和合理。 图1 混凝土配合比组成图 一、强度与水灰（胶）比的关系 混凝土配合比设计是混凝土材料学中最基本而又最重要的一个问题，早在1919年Duff
Ａbrams（D.艾布拉姆斯）就发表了混凝土强度的水灰比定则：“对于一定的材料，强度仅取决于一个因素，即水灰比。”这一定则可用下列公式表示： σc=a/b1.5（W/C） 式中:σ c----一定龄期的抗压强度 3 a----经验常数,一般取925kg/m 该式成为混凝土配合比设计计算强度的基础,近80年来混凝土配合比设计几经发展,到目前为止最常用的两种方法是绝对体积法和假定容量法。 二、混凝土的普适体积模型， 混凝土是多相聚集、其组分包括：水泥、矿物细掺料、砂、石、水、空气和外加剂。我们基本观点如下：（1）混凝土各组成材料（包括固、气、液三相）具有体积加和性（2）石子间的空隙由干砂浆来填充（3）干砂浆的空隙由水来填充（4）干砂浆由水泥、细掺料、砂和空气组成，根据以上观点混凝土普适体积模型建立如图---2
进化优化研究领域 由于优化在工程应用问题的广泛存在，数学家和计算领域的专家已经投入了巨大的精力并取得了一系列有意义的研究成果。 ★广义上来说，这些优化算法可以分为两类：精确和随机算法。精确算法包括分支限界算法和动态规划算法等等。但是，当出现问题的规模上升到一定的程度、先验知识较少或者问题的复杂性较高的情况时，这些算法的性能会急剧下降，甚至出现失效的情况。特别地，对于NP完全或者NP难问题的解决上，精确算法的应用非常有限。 ★随机算法中的进化算法（Evolutionary Algorithm）是一类算法框架灵感来源于自然的算法。相比于精确算法，进化算法具有以下特性：（1）无需先验过多问题先验知识；（2）对于问题是否线性可微、可导和连续没有要求；（2）自动采取设定机制对抗各种约束条件；（3）优化性能优秀。因此进化优化领域研究已经成为了国内外研究的热点。 ★实验室工作主要包括：（1）面向大规模优化应用的进化计算研究；（2）进化算法应用于电力系统经济负载调配应用；（3）应用于数字IIR滤波器涉及的进化计算研究；（4）最优化软硬件协同设计研究。 进化算法能够做什么？ 图 设计一个有鲁棒性的算法可以在未知高维空间中寻找出最小值。
应用领域： 面向大规模优化的进化计算研究 在生产实践与科学研究中，存在许多大规模优化问题。例如，大规模电网配置与调度[1]、移动通信网络设计、生物医学信息处理、以及数据挖掘等等。这些问题的共同特点是决策空间维数很高，一般在102～104量级。维数的增高在导致决策空间急剧增大的同时，也会造成问题求解难度的迅速增大。例如，有些优化问题的局部最优的个数会随着维数增加呈指数
阿奇舒勒于1946年开始创立TRIZ理论，其中重要的之一是系统进化论。阿奇舒勒技术系统进化论的主要观点是技术系统的进化并非随机的，而是遵循着一定的客观的进化模式，所有的系统都是向“最终理想化”进化的，系统进化的模式可以在过去的专利发明中发现，并可以应用于新系统的开发，从而避免盲目的尝试和浪费时间。 阿奇舒勒的技术系统进化论主要有八大进化法则，这些法则可以用来解决难题，预测技术系统，产生并加强创造性问题的解决工具。这八大法则是： 1）技术系统的S曲线进化法则； 2）提高理想度法则； 3）子系统的不均衡进化法则； 4）动态性和可控性进化法则； 5）增强集成度再进行简化的法则； 6）子系统协调性计划法则； 7）向微观级和增加场应用的进化法则； 8）减少人工介入的进化法则。 下面，就详细解释阿奇舒勒的技术系统这八大进化法则。 2.2八大技术系统进化法则 2.2.1 技术系统的S曲线进化法则 阿奇舒勒通过对大量的发明专利的分析，发现产品的进化规律满足一条S形的曲线。产品的进化过程是依靠设计者来推进的，如果没有引进新的技术，它将停留在当前的技术水平上，而新技术的引入将推动产品的进化。 S曲线也可以认为是一条产品技术成熟度预测曲线。 图2-1是一条典型的S曲线。S曲线描述了一个技术系统的完整生命周期，图中的横轴代表时间；纵轴代表技术系统的某个重要的性能参数（39个工程参数），比如飞机这个技术系统，飞行速度、可靠性就是其中重要性能参数，性能参数随时间的延续呈现S形曲线。 一个技术系统的进化一般经历4个阶段，分别是： 1）婴儿期 2）成长期 3）成熟期 4）衰退期 每个阶段都会呈现不同的特点。
1.(1)什么是SOA？SOA有什么特点?请例举几种SOA的实例； (2)什么是Web Service？简要说明Web Services中Service的含义。 答：（1）SOA的定义:SOA(service-oriented architecture)被设计为提供这样的灵活性：将业务过程以及下层的IT基础设施作为一个安全的、标准化的组件（即服务）,这些组件可以通过被重用的方式来适应不断变化的业务优先级。 SOA的特点有： 1)服务是自包含和模块化的 2)服务支持互操作 3)服务是松耦合的 4)服务是位置透明的 5)服务是由构件组成的合成模块 SOA的实例： CORBA（Common Object Request Broker Architecture,公共对象请求代理体系结构） DCOM（Distributed Component Object Model分布式组件对象模型）J2EE WWW (2）Web Service是一种用URI标识的软件应用，它的接口和绑定可以通过XML 文档定义、描述和发现。Web Service支持通过基于Internet的协议、并利用基于XML的信息与其他软件进行直接的交互。 Service的含义：应用程序或者业务的不同功能单元，这些功能单元作为一个独立的实例存在，并且通过松耦合、基于消息的通信模式和其他应用程序或者服务进行交互。 2.(1)请给出Web Services的体系结构图（包含角色和行为的三角图），并简述各角色和行为的含义。 (2)下图是Web Services的协议栈，将其补充完整；并简述栈中每一层的作用。 （1）
角色： 服务需求者（service requester）：一个应用程序、软件模块或者需要服务的另一个服务。 服务提供者（service provider）：接受和执行服务使用者的请求的可寻址的网络实体。 服务中介（service broker）：包含一个可用服务库并且为感兴趣的服务使用者提供服务提供者接口的查找。 Publish发布:一个服务的描述只有被发布，该服务才可以被服务请求者发现和调用。使用的协议是WSDL。 Search查找:服务请求者通过向服务注册中心查询来定位符合自己要求的服务。使用的协议是UDDI。 Bind Invoke绑定和调用:服务请求者根据服务注册中心提供的服务描述信息来调用服务。使用的协议是SOAP。 (2) Web Service协议栈中各层的作用： Discovery：服务发现层:服务请求者查询可以调用的服务。 Composition：服务组合层:组合Web服务，从而可以形成新的Web服务。Service Description：服务描述层:为调用服务提供了具体的方法。包含服务的接口和实现细节。 XML Messaging：XML信息层:用于调用服务时传送信息。 Network：网络传输层:采用广泛使用的协议传输消息，并且能够顺利通过代理防火墙。 3.(1)什么是WSDL？WSDL定义了service的哪些个方面？分别对应于WSDL中的哪些元素？WSDL文档被分为哪两种类型？ (2)请说明binding元素与portType之间的关系，为什么说 “Binding element is generic”？ （1）WSDL一种用来定义网络服务的XML格式，该XML格式将网络服务定义为一组在信息的层次上操作的终端节点，这些信息包含基于文档的信息和基于过程的信息。 WSDL定义了Service的以下三个方面： a.服务是什么（服务接口）。对应着portType与message和type元素。 b.访问规格（怎样使用服务）。对应着binding元素。
建设项目总投资构成 设备、及工器具购置费的构成及计算 设备购置费= 设备原价+设备运杂费 进口设备抵岸价的构成及计算 进口设备抵岸价=货价+国际运费+运输保险费+银行财务费+外贸手续费+关税+增值税+消费税+海关监管手续费+车辆购置附加费
国产非标准设备原价的构成及计算 单台非标准设备原价={[（材料费＋加工费＋辅助材料费）×（1＋专用工具费率）×（1＋废品损失费）＋外购配套件费]×（1＋包装费率）－外购配套件费}×（1＋利润率）＋销项税金
1、以直接费为基数： 间接费=直接费合计×间接费费率（%） 2、以人工费、机械费合计为基数： 间接费=直接费中的人工费和机械费合计×间接费费率（%） 3、以人工费为基数： 间接费=直接费中的人工费合计×间接费费率（%） 间接费费率（%）=规费费率（%）＋企业管理费费率（%） 规费的费率 1、以直接费为基数： ）（人工费占直接费的比例工费含量 每万元发承包价中的人数每万元发承包价计算基规费缴纳标准）规费费率（%%??= ∑ 2、以人工费、机械费合计为基数： %100%??= ∑工费含量和机械费含量 每万元发承包价中的人数 每万元发承包价计算基规费缴纳标准）规费费率（ 3、以人工费为基数： %100%??= ∑工费含量 每万元发承包价中的人数每万元发承包价计算基规费缴纳标准）规费费率（ 企业管理费的费率 1、以直接费为基数： ） （人工费占直接费的比例人工单价 年有效施工天数生产工人年平均管理费 ）企业管理费费率（%%??= 2、以人工费、机械费合计为基数： %100%?+?=每一工日机械使用费） （人工单价年有效施工天数生产工人年平均管理费 ）企业管理费费率（ 3、以人工费为基数： %100%??=人工单价年有效施工天数生产工人年平均管理费 ）企业管理费费率（ 利润 1、以直接费为基数： 利润=（直接费＋间接费）×相应利润率（%） 2、以人工费、机械费合计为基数： 利润=直接费中的人工费和机械费合计×相应利润率（%） 3、以人工费为基数： 利润=直接费中的人工费合计×相应利润率（%）
3.5 基于技术系统进化法则的方案设计 技术系统进化论的主要观点是技术系统的进化并非随机的，而是遵循着一定的客观的进化模式，所有的系统都是向“最终理想化”进化的，系统进化的模式可以在过去的专利发明中发现，并可以应用于新系统的开发。 3.5.1汽车车架的进化路线描述 TRIZ中子系统协调性进化法则指出：在技术系统的进化中，子系统的匹配和不匹配交替出现，以改善性能或补偿不理想的作用。也就是说技术系统的进化是沿着各个子系统相互之间更协调的方向发展。即系统的各个部件在保持协调的前提下，充分发挥各自的功能。如图3.19所示。对车架增加保险杠，提高汽车的防撞性能，提高安全性。 图3.19 车架进化路线 这次进化的地方是将原来的最容易发生碰撞的前端增加了保险杠，从而使得汽车的防撞性能得到改善。 3.5.2汽车控制系统的进化路线描述 TRIZ指出技术系统的动态性进化应沿着增加结构柔性、可移动性、可控性的方向发展，以适应环境状况或执行方式的变化。 本文选择动态性的增加可控性进化路线：无控制→直接控制→反馈控制→自我调节，即引入某种部件，即增加防抱死系统，具体方案如图3.20所示。
图3.20 控制系统进化路线 防抱死制动系统ABS全称是Anti-lock Braking System，即ABS，可安装在任何带液压刹车的汽车上。它是利用阀体内的一个橡胶气囊，在踩下刹车时，给予刹车油压力，充斥到ABS的阀体中，此时气囊利用中间的空气隔层将压力返回，使车轮避过锁死点。 ABS（Anti-lock Braking System）防抱死制动系统，通过安装在车轮上的传感器发出车轮将被抱死的信号，控制器指令调节器降低该车轮制动缸的油压，减小制动力矩，经一定时间后，再恢复原有的油压，不断的这样循环（每秒可达5~10次），始终使车轮处于转动状态而又有最大的制动力矩。、 在制动时，ABS根据每个车轮速度传感器传来的速度信号，可迅速判断处车轮的抱死状态，关闭开始抱死车轮上面的常开输入电磁阀，让制动力不变，如果车轮继续抱死，则打开常闭输出电磁阀，这个车轮上的制动压力由于出现直通制动液贮油箱的管路而迅速下移，防止了因制动力过大而将车轮完全抱死。在此同时，主控制阀通电开启，动态压力的制动液可进入制动阀，动态压力的制动液从动态助力管路通过主控制阀、制动总泵密封垫外缘到达前轮输入管路如此反复地工作（工作频率3－12次/秒），让制动状态始终处于最佳点（滑移率S为20%），制动效果达到最好，行车最安全。 在制动总泵前面腔内地制动液是动态压力制动液，它推动反应套筒向右移动，反应套筒又推动助力活塞从而使制动踏板推杆向右移。因此，在ABS工作地时候，驾驶员可以感觉到脚上踏板地颤动，听到一些噪音。 汽车减速后，一旦ABS电脑检测到车轮抱死状态消失，它就会让主控制阀关闭，从而使系统转入普通地制动状态下进行工作。如果蓄压器地压力下降到安全极限以下，红色制动故障指示灯和琥珀色ABS故障指示灯亮。在这种情况下，驾驶员要用较大地力进行深踩踏板地制动地方式才能对前后轮进行有效地制动。
第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)
下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash： 将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。 例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下： 根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上 下面我们看看当集群机器比较少的情况 例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，