本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法，首先松弛约束条件，迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是，在基带，将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题，在射频，将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法，迭代逼近理论上限。

本发明公开了一种双转台五轴联动数控机床的夹具高度及加工路径优化方法，该方法包括：(1)生成刀位轨迹文件；(2)提取刀位点位置坐标值和刀轴矢量；(3)计算双转台 A 轴旋转角度θA 和 C 轴旋转角度θC；(4)计算出系数和以及(5)利用这些系数计算出最优夹具高度，由此实现对机床的夹具高度及加工路径优化过程。通过本发明，由于最大程度避免了刀具及安装刀具的机床主轴在机床坐标系下的 X、Y、Z 轴上不必要的平移运动，可以有效地缩短加工时间，并能够避免局部运动幅度过大造成的加工质量劣化和撞刀事故。

本发明公开了一种基于改进麻雀优化算法的光伏电池模型参数辨识方法，具体步骤如下：1)获取光伏电池的实测电流和实测电压；2)建立光伏电池模型，并将模型估计输出与实际输出的均方根误差作为目标函数；3)将levy飞行和螺旋搜索机制融入到标准的麻雀优化算法中，形成改进的麻雀优化算法；4)使用改进的麻雀优化算法最小化目标函数，对光伏电池模型的未知参数进行辨识，获取最佳参数并建立数学模型；5)基于获取的最佳参数及模型进行外电路i‑v特性预测；本发明具有快速收敛、能够有效避免陷入局部最优解以及较高搜索精度的特点，能够显著提高对光伏电池模型参数辨识的准确性。

本发明提供了一种绿氢耦合加氢过程在线代理模型辅助多目标优化方法，包括：针对绿氢耦合加氢过程的绿氢‑灰氢混合波动，构建经济与碳减排多目标操作参数优化问题，对操作参数进行灵敏度分析，获取待优化操作参数及其取值范围；对加氢过程建立第一性原理模型并进行拉丁超立方采样，采用高斯过程回归建立离线代理模型；在混合氢气波动条件下，基于高斯过程生成初始在线代理模型，采用快速非支配排序优化方法求解经济与碳减排多目标优化问题，并通过周期性更新在线代理模型。本发明兼顾了投资成本与碳减排效益，实现了绿氢‑灰氢混合频繁波动下的经济效益与碳减排多目标的平衡优化。

本发明提供了一种基于改进NSGA‑II的橡胶密炼工艺参数优化方法，采用XGBoost算法建立工艺参数与质量指标之间的非线性映射模型；通过改进的NSGA‑II算法对工艺参数进行优化，引入正态分布交叉(NDX)算子提升解的多样性，结合优点集生成方法确保初始种群分布均匀，最终获得最优工艺参数组合。本发明能够在多维复杂参数空间中高效完成建模与优化，有效提升胶料质量的稳定性，提高效率，解决了密炼工艺参数复杂、非线性强、多目标优化困难的问题，可广泛应用于橡胶制品生产企业，为智能化生产和工艺优化提供技术支撑。

本发明属于结构优化设计相关技术领域，并公开了一种基于应力惩罚和自适应体积的结构拓扑优化设计方法，适用于考虑应力约束、刚度最大化和体积分数最小化的结构优化，所述方法包括以下步骤：利用基于应力惩罚和参数化水平集方法的优化模型，求解体积约束下基于应力的柔度最小化结构优化，利用区间搜索方法调整体积约束，以缩小结构最优体积分数的搜索范围，获得最优结构的体积分数上限值；利用局部搜索方法进一步调整体积约束，以获得最优结构的体积分数，并输出最优结构。本发明运用循环的方式进行求解，避免了直接将结构体积最小化作为优化目标或人为主观选取体积约束带来的弊端。优化后的结构具有高刚度、轻量化的优点，且其强度满足设计要求。

传统发酵通常采用固态多菌种酿造，其功能微生物组成复杂，其形成的微生态在酿造的过程中一直处于动态的平衡，这种微生态结构与功能的揭示对提升传统酿造食品的营养价值、风味保持具有重要意义，通过现代的微生态技术，认识酿造微生物群落结构及其功能，并加以理性应用，既是重要的基础科学问题，又是行业技术升级的关键。实验室长期从事传统酿造食品的应用基础研究和产业实践，与国内的众多大型酿造企业，如镇江恒顺、泸州老窖、山西老陈醋、张家界大德酿造、安徽胡玉美等保持着长期的产学研合作。近十多年来，针对白酒、黄酒、酱油（酱）、泡菜等传统酿造食品，在系统研究酿造微生物功能的基础上，理性设计功能调控手段，达到传承工艺特色，稳定发酵生产，提升产品品质的目的。 创新要点 （1）系统建立了复杂酿造微生物群落结构解析和微量代谢产物精确分析的技术体系，解决了妨碍定量研究传统酿造食品微生物群落结构以及精确其复杂组份的技术难题。 （2）创新了传统酿造功能微生物高效筛选技术，从传统食醋等酿造过程中分离获得近百株背景明确、安全可靠、发酵性能优良的微生物，形成了完备的酿造用菌种库，包括乳酸菌、醋酸菌、酵母菌、米曲霉等。 （3）首次提出了传统酿造菌群生物强化策略，构建了酿造微生物群落功能强化技术体系并实现了产业应用，促进了传统酿造生产的三个可控（酿造微生物群落功能可控、酿造过程可控、产品品质可控）。

        VSM（也叫做M-H磁滞曲线测量系统）测量磁性材料的基本磁性能(如磁化曲线，磁滞回线，退磁曲线，升温曲线、升/降温曲线、降温曲线、温度随时间的变化等)，得到相应的各种磁学参数(如饱和磁化强度，剩余磁化强度，矫顽力，最大磁能积，居里温度，磁导率(包括初始磁导率)等)，可测量粉末、颗粒、片状、块状等磁性材料，VSM可以测量从-196℃到900℃的温度变化的磁性变化。   主要参数： 测量磁矩范围：10-3emu-300emu（灵敏度：5*10-5emu） 相对精度（30emu）：优于±1% 重复性（30emu）：优于±1% 稳定性（30emu）：预热24小时，24小时连续工作优于±1% 温度范围：从-196℃到900℃ 固定磁极间距35mm，极面直径60mm 磁场：由电磁铁提供，从0-3.5T   主要参数： 抗磁，顺磁，铁磁，亚铁磁，反铁磁材料和各向异性材料 颗粒状和连续磁记录材料以及GMR，CMR，交换偏置和旋转阀材料 磁光材料 容易容纳散装材料，粉末，薄膜，单晶和液体     VSM的组成：   型号 DXV-550 电磁铁 √ 稳流电源 √ 振动头，振动架 √ 振动杆，样品室 √ 振动源 √ 锁定放大器 √ 高斯计 √ 探测线圈 √ 电脑 √ 打印机 √ VSM可以单独准备高温和低温设备。     主要设备：   电磁铁 电磁铁应为可调式双共轭或固定间隙的。 45°放置 型号 高低温磁场，磁极间距：35mm（T） 冷水方式 DXV-550 3.4 水冷 DXV-400 3.0 水冷 DXV-380 2.7 水冷 DXV-300 2.4 水冷 DXV-250 2.2 水冷 DXV-220 2.0 水冷 DXV-175 1.6 水冷 DXV-130 1.2 自然冷却 DXV-100 0.8 自然冷却 DXV-60 0.5 自然冷却   稳流源 电源为可调式高稳定度稳压稳流自动转换直流电源，功率为2～30KW 。在稳流状态时，稳流输出电流能在额定范围内连续可调 (一)主要功能 　　(1)输出功率：额定功率从1-12kw。 　　(2)保护：缺相保护、过流保护、短路自动保护。 　　(二)技术指标 　　(1)电源为稳流输出：电流值可从0-额定值连续可调。 　　(2)显示方式： 电流表4位半LCD数字显示。 　　(3)显示精度：±(1%+2个字) 　　(4)当负载为电磁铁，且输出电流大于最大电流一半时，电源输出的电流稳定度优于5*10-4 　　(5)工作时间：连续8小时工作(环境温度20±5℃) 　　(6)输入电压：单相220V/三相380V±10%        (7)输入频率：50Hz   振动系统 包括振动杆、机械振动头支架、样品室及探测线圈   磁测单元 (1)量程分300emu、150emu、80emu、40emu、30emu、15emu、8emu、4emu、3emu、1.5emu、800memu、400memu、300memu、150memu、80memu、40memu、30memu和15memu (2)磁场量程：0.5kOe”、“1kOe”、“2kOe”、“4kOe”、“8kOe”、“16kOe” 和 “32 kOe” 显示在4位半LCD数字表头。.分辩率0.1mT，相对精度优于±1%。 (3)振动源输出频率180Hz,频率稳定度优于10-5，输出功率大于50W。   联想电脑 打印机：hp-1018 高温炉和温度控制设备: 加热功率是100W. 炉子的温度范围是室温到900℃ 通过4位半LED数字控制。分辨率：0.1℃ 低温杜瓦和温度控制装置 样品室的温度与控制范围是 77K-273K 通过4位半LED数字控制，分辨率：0.1K  

本项目拟进一步技术升级转化的核心技术科技成果“基于燃料电池增程器时滞特性的瞬时优化能量管理策略”来源于“十二五”863计划《燃料电池轿车动力系统技术平台研究与开发》（2011AA11A265）项目。围绕该核心技术，项目申请人已申请发明专利7项，其中4项已授权，发表相关学术论文二十余篇，并与上海大众汽车有限公司开展了初步的技术转化合作。1 技术简介  针对燃料电池电动汽车具有多个车载能量源这一特点，申请人从综合考虑动力蓄电池和燃料电池增程器协调工作的角度出发，提出了一种源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于损失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬时优化能量管理策略。该策略算法思想为，基于试验得到的各关键部件效率特性图，构造动力蓄电池、燃料电池、DC/DC等关键部件在每一时间步长内的损失功率函数，这些部件损失功率函数在每一时间步长内的线性叠加构成了多能量源动力系统损失功率指标函数，通过使该指标函数在每一时间步长取值最小（系统效率最高）来确定燃料电池增程器功率输出。图1为该控制策略导出的燃料电池实时功率输出优化控制曲面。 通过仿真及实车转毂试验台验证发现该策略具有以下优点，如图2-3所示：1）该MLPA瞬时优化能量策略对工况适应性强，多种常见工况下（NEDC，UDDS，HWFET，匀速工况）经济性优于传统能量策略。2）多种常见工况下，该MLPA瞬时优化能量管理策略均能够控制燃料电池功率输出变化平缓，实现了“浅充浅放”，有利于燃料电池以及蓄电池的寿命保护。