氧气气氛下退火处理对ITO薄膜性能的影响

采用AFM,XPS,Hall等手段分析了氧气气氛下退火处理对ITO薄膜性质的影响,并用处理的ITO制作了有机电致发光器件.结果表明,退火处理后ITO薄膜的表面粗糙度增加,光学透过率降低.ITO薄膜经0.5 h退火后电阻率增大了近2倍,对有机半导体材料的空穴注入能力显著提高,相应的有机发光器件性能得到明显改善.ITO薄膜光电性能的变化归因于ITO表面化学组分的改变.

退火温度和压力对ZnS纳米颗粒结构转变的影响

退火温度和压力对ZnS纳米颗粒结构转变的影响，李晓红，张海天，本文中我们发现对ZnS纳米颗粒进行高压退火时，退火温度和退火压力对ZnS纳米粒子从闪锌矿结构向纤锌矿结构转变过程具有影响。1 GPa高�

论文研究-模拟退火算法在压注采系统优化中的应用.pdf

论文研究-模拟退火算法在压注采系统优化中的应用.pdf,  压注采系统是一个包括低渗透油田开发中压裂、注水和采油三个主要环节的非线性复杂系统 ,用常规方法难以对该系统进行优化设计 ,为此提出了用模拟退火算法优化压注采系统的方法 .模拟退火算法是一种全局优化方法 ,对初始点的依赖性不强 .特别是对于本身就涉及到大型数值计算的压注采系统 ,模拟退火算法更显示出其直接寻优的优势 .研究结果表明 ,用模拟退火算法能有效地解决压注采系统的非线性全局优化问题 ,可以得出不同条件下压、注、采的最佳匹配关系 ,实现了压裂、注水和采油技术与经济的统一 ,从而为提高低渗透油田开发的整体效益提供了可靠的理论依据.

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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得

连续退火时间对SPCC冷轧钢板性能的影响

在实验室条件下,利用GLEEBLE 3500热模拟实验机对SPCC冷轧钢板进行了连续退火工艺实验,并研究分析了显微组织和力学性能。试验结果表明,退火时间对显微硬度有较大的影响。当温度较低时(680℃),随着退火时间的延长,显微硬度下降;当在较高温度退火时,随着退火时间的延长,显微硬度增加;退火时间对塑性也有较大的影响,随着退火时间的延长,塑性应变先增加再降低。退火时间为45 s时,具有较好的综合力学性能,塑性应变为36%,抗拉强度为380 MPa。

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退火对泡沫镍沉积金属催化剂的析氢性能影响

研究了退火处理对泡沫镍(NF)沉积单/双元金属电极在碱性环境下析氢性能的影响。采用XRD,SEM和电化学工作站对复合催化剂的组成、结构、微观形貌及性能进行研究,可以得出,泡沫镍沉积单/双元金属电极在300℃下退火处理后表现出较好的电催化析氢活性,大小依次为(相比于退火前):NF@Cu0.01@Ni0.01-300,NF@Cu0.01@Co0.03-300,NF@Ni0.01-300,NF@Co0.03-300.结果表明,NF@Cu0.01@Ni0.01-300催化剂对电解水制氢表现出最高的催化活性,其电流密度是泡沫镍的3.97倍,且具有优良的电化学和物理稳定性,说明退火温度和沉积金属层对复合催化剂的析氢活性有很大影响。

一种量子模拟退火算法

为扩展量子智能算法的研究领域,根据模拟退火算法的思想,提出量子模拟退火算法(QSA).定义了量子染色体相位邻域空间,缩小了算法搜索范围;引入信息熵的概念,避免了搜索的盲目性;给出一个量子的旋转角增量的表达式,简化了计算过程;采用Boltzmann概率分布原则接受新解,提高了算法的搜索性能;同时增加了量子变异操作和量子随机行为,可以防止算法早熟现象.研究结果表明:该算法具有较强的全局收敛性和搜索能力.

模拟退火算法工具箱

模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。 模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。

遗传退火进化算法

对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。<br><br>首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速度。<br><br>该算法的使用方法与遗传算法相似，可参考matlab遗传算法的帮助文档。区别在于不能含有非线性约束。<br><br>使用格式：[x, fval] = ga_nn(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,options)<br>其中的options可以使用gatool设置后导出，也可以使用压缩包中附带的gaoptions.mat导入。

matlab模拟退火代码

matlab模拟退火代码，包含TSP问题。无需调试，直接运行

模拟退火算法解多元函数极值.rar

本资源为采用模拟退火算法解多元函数的极值问题。提供了暴力解法的代码和模拟退火算法的代码，通过对比可以发现模拟退火算法可以在时间上得到极大的提高。

韩顺平jsp视频源代码（详细注解带，数据库 UserManagerSys）

自己跟着视频做的，希望对初学者有用。全部调试通过。

matlab模拟退火工具箱-matlab模拟退火工具箱.rar

matlab模拟退火工具箱-matlab模拟退火工具箱.rar 一个关于MATLAB模拟退火算法的工具箱，里面含有论文《基于MATLAB的模拟退火算法的实现》一篇，希望对大家有用。

MATLAB模拟退火代码

MATLAB模拟退火的代码，解决旅行商问题，模板性很强，可用于建模直接套模板。

基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法

基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（解决求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案而不是将单个样本作为一个问题的可能解决方案。对遗传算法中适应的概念进行相应改进。