VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,威格士VICKERS-V系列低噪音葉片泵，其主要特點：1、子母葉片的結構設計，減少了葉片對定子的沖擊，在較高的工作壓力和高轉速下，性能更穩定，壽命更長。2、子母葉片結構本身具有低噪音的特性。12葉片的設計、流量脈動很小，噪音更低。3、多排量的選擇。以及泵芯的插裝式結構，使用戶使用更靈活，維修更方便。VICKERS油泵又是一種既輕便又緊湊的泵，提出了一種具有一個由含鋁材料制成的外殼的油泵和設置在該外殼中的可運動的模制件，其中，該可運動的模制件至少部分地由一種可燒結的、至少包含一種奧氏體的鐵基合金的材料制成，并且其中由一種可燒結材料制成的該模制件具有一個至少為該外殼的熱膨脹系數60％的熱膨脹系數。
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摘要：蟻群算法是一種求解復雜組合優化問題的啟發式算法，本文通過對學生探索新知的協作學習模式研究，并結合蟻群算法的持點，實現兩者的有效融合。實驗結果表明，蟻群優化在學生的協作學習中表現出較強的優越性，能較好的求解非線問題，并能達到全局最優的解。，論文關鍵詞：蟻群算法,協作學習,組合優化，，隨著社會的進步，知識更新速度的加快，從而導致信息量的爆漲，因而學生對知識的需求也越來越高。傳統的灌注式學習模式正在逐步向小組協作學習的模式的轉變。為了體現學生的學習個性的同時，更好的促進學生充分的發展主動性，提升對未知知識的探究能力并提高學習的效率，在新的模式中形成了小組的協作學習模式，而合理的分組與優化的組合將會起到事半功倍的作用，本文采用改進型的蟻群優化方法，能較好的解決這種優化分組和較優的協作學習的問題。，，1、基本的蟻群算法，，20世紀90年代意大利學者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等從生物進化的機制中受到啟發，通過模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為，提出來一種新型的模擬進化算法—— 蟻群算法，是繼遺傳算法、人工神經網絡等優化算法之后的又一種啟發式搜索算法，也是群智能理論研究領域的一種主要算法。用該方法求解復雜優化問題方面有一定優越性，成功解決了很多復雜的組合優化問題。如TSP問題、分配問題、job-shop調度問題，取得了較

VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,好的試驗結果．雖然研究時間不長，但是現在的研究顯示出，蟻群算法在求解復雜優化問題（特別是離散優化問題）方面有一定優勢，至今，蟻群優化算法的應用已拓展到動態環境的路徑規劃、通信網路由優化等多種領域。研究表明，蟻群優化算法是一種模擬種群進化的算法，具有隨機搜索、全局優化的特點，能很好的解決離散問題的優化問題。，，1、1蟻群算法的基本模型，，蟻群算法最初是在求解TSP（旅行商問題）時提出的。螞蟻k(k=1,2,….,m) 在運動過程中，根據各條路徑上的信息量及路徑的啟發信息來計算狀態轉移概率。Pkji （t）表示在t 時刻螞蟻k由元素（城市）i 轉移到元素（城市）j 的狀態轉移概率：，，協作學習，，作者簡介：魏勇（1978—） 男 湖南人 廣西師范學院計算機與信息工程學院碩士生，，王汝涼 男 廣西師廣西師范學院計算機與信息工程學院教授，碩士生導師。，，式中α 為信息啟發因子，表示軌跡的相對重要性；β 為期望啟發因子，表示能見度的相對重要性；ηji（t）為啟發函數，其表達式如下：，，ηji（t）=1/dij，，式中dij 表示相鄰2個城市之間的距離。該啟發函數表示螞蟻從元素i 轉移到元素j 的期望程度。，，經過n個時刻，螞蟻完成一次循環，各路徑上信息素量根據下式調整:，，τij（t+n）=（1-p）τij（t）+△τij（t），，△τij（t）=mΣ△τkij（t），，k = 1，，式中p 表示信息揮發因子，（1-p）為信息軌跡的衰減系數，△τij（t） 表示本次循環中路徑（i ,j）上的信息素增量，△τk ij（t） 表示第k 只螞蟻在本次循環中留在路徑（i,j）上的信息量。，，1．2蟻群算法與組合優化融合，，蟻群算法主要思想都是生成一定數量的螞蟻，通過每只螞蟻搜索路徑建立可行解。先將螞蟻隨機放置在若干節點上，每只螞蟻從初始節點出發，根據路徑上信息素濃度和啟發信息以某種概率策略選擇下一個節點，直到建立可行解。每只螞蟻根據解的優劣程度，更新路徑上的信息素。如此周而復始，直到蟻群找到最優解。但是螞蟻在搜索過程中收斂速度慢，為了加快該算法的收斂速度，本文將一定數量的螞蟻通合組合成小數量的團體，在搜索的路徑上通過自身釋放的信息素傳遞息信來進行相互協作活動，以達到實現最短路徑、最少耗時的找到食物的來源點。，，2、協作學習模式概述，，協作學習(Co11aborative Learning)是一種通過小組或團隊的形式組織學生進行學習的一種策略。小組成員的協同工作是實現班級學習目標的有機組成部分。小組協作活動中的個體(學生)可以將其在學習過程中探索、發現的信息和學習材料與小組中的其它成員共享，甚至可以同其它組或全班同學共享。在此過程中，學生之間為了達到小組學習目標，個體之間可以采用對話、商討、爭論等形式對問題進行充分論證，以期獲得達到學習目標的最佳途徑。學生學習中的協作活動有利于發展學生個體的思維能力、增強學生個體之間的溝通能力以及對學生個體之間差異的包容能力。此外，協作學習對提高學生的學習業績、形成學生的批判性思維與創新性思維、對待學習內容與學校的樂觀態度、小組個體之間及其與社會成員的交流溝通能力、自尊心與個體間相互尊重關系的處理等都有明顯的積極作用。在協作學習的過程中，勢必要將一個在的集體分成若干個小的團隊，由于成員的各種素質和能力不同，那么如何分才能達到最優的效果：1、小組內部的成員有相近的性格；2、組員間能形成很好的合作效果；3、組間能形成良性的競爭環境；4、成員能主動的發揮自身的積極性且相互扮演或轉換不同的角色；5、整個集體能最大限度的提升學習的效率。，，3、基于蟻群優化的協作學習模式，，在一個集體學習中，由于每一個學生的閱歷和知識結構不同，所以學生之間存在著差異，但在同一位教師的教導下，對同一類知識，我們要求是每個學生都能掌握，但由于學生各自的特點，很難出現整齊劃一的情況，針對以上的5點要求，本文引進蟻群優化算法來進行分組優化來達到整個集體的最優的成績效果。，，3、1模式的建立，，在這個集體中，我們可以把每一個學生看成是一只只的小螞蟻k，把未知的知識為食物源，用dij 表現他們現有知識i與將要掌握知識j的距離。△τkij （t）表示在t時刻知識i與已認知j過程中殘留的信息量。那么在進行對學生分組合作時，我們可以動態的進行組合，讓學生自身去組合，而教師在他們的組合中，給予適當的引導（適當的釋放或散發一些信息素）。，，3、2模式的實現，，在蟻群系統中，位于知識點i的學生k，根據偽隨機比例規則選擇知識點j作為下一要求解的識。偽隨機比例規則由下式給出：，，arg max{τij[ηil]β} ,如果q≤q0；，，J l∈Nik1 否則。，，其中q是均習分布在區間[0,1]中的一個隨機變量，q0(0≤q0≤1)是一個參數，J是根據（公式一）給出的概率分布產生出來的一個隨機變量（其中a=1）。學生選擇當前可能的最優的與某同學協作方式的概率q0。這種最優的給合方式是根據信息素和啟發式信息值示出的（在這種情況下，學生可以通過與學生協作的過程繼續開發已知的知識）。同時，學生以（1- q0）的概率有偏向性地探索新知的各邊。通過學生合協和教師的引導來調整參數q0，并控制學生討論的深度來決定尋求的最佳解路經附近的區域，實現快速成收斂以達到全局最優解。，VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,