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(wěn)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(shù)60％的熱膨脹系數(shù)。
蘇州瑤佐機電有限公司，美國威格士VICKERS更專業(yè)的銷售商，主營產(chǎn)品：液壓元件，葉片泵，齒輪泵，柱塞泵，電磁閥，比例閥,磁性開關，接近開關，各類壓力控制閥，流量控制閥，方向控制閥，疊加閥，插裝閥，邏輯閥，多功能專用機復合閥……4520V42A12 1CC22R，4520V42A12 86DD22R，4520V50A5 1CC22R，4520V50A8 1CC22R，4520V50A11 1AA22R，4520V50A11 1CC22R，4520V50A12 1AA22R，4520V50A14-1AA22L，4520V60A5 1CC22R， 4520V60A8 1AA22R，4520V60A8 1CC22R，4520V60A11 1AD22R，4520V60A12 1AA22R，4520V60A12 1CC22R，4520V60A14 1CC22R，4525V42A14-1AD22R，4525V42A17 1AA22R，4525V42A17 1CC22R，4525V42A17 1DD22R，4525V42A17 1DA22R，4525V42A21 1AA22R，4525V42A21 1BB22R，4525V42A21 1CC22R，4525V42A21 1BA22R，4525V42A21 1BD22R，4525V42A21 1DA22R，4525V42A21 86AA22R，4525V42A21-86DD22R，4520V45A5 1BB22R，4525V50A12 1DD22R，4525V50A14 1AA22R，4525V50A14 1DD22R
VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,
摘要：蟻群算法是一種求解復雜組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法，本文通過對學生探索新知的協(xié)作學習模式研究，并結合蟻群算法的持點，實現(xiàn)兩者的有效融合。實驗結果表明，蟻群優(yōu)化在學生的協(xié)作學習中表現(xiàn)出較強的優(yōu)越性，能較好的求解非線問題，并能達到全局最優(yōu)的解。，論文關鍵詞：蟻群算法,協(xié)作學習,組合優(yōu)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(tǒng)的灌注式學習模式正在逐步向小組協(xié)作學習的模式的轉變。為了體現(xiàn)學生的學習個性的同時，更好的促進學生充分的發(fā)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(xié)作學習模式，而合理的分組與優(yōu)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(yōu)化方法，能較好的解決這種優(yōu)化分組和較優(yōu)的協(xié)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(fā)，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(jīng)網(wǎng)絡等優(yōu)化算法之后的又一種啟發(fā)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(yōu)化問題方面有一定優(yōu)越性，成功解決了很多復雜的組合優(yōu)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(xiàn)在的研究顯示出，蟻群算法在求解復雜優(yōu)化問題（特別是離散優(yōu)化問題）方面有一定優(yōu)勢，至今，蟻群優(yōu)化算法的應用已拓展到動態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃、通信網(wǎng)路由優(yōu)化等多種領域。研究表明，蟻群優(yōu)化算法是一種模擬種群進化的算法，具有隨機搜索、全局優(yōu)化的特點，能很好的解決離散問題的優(yōu)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(jù)各條路徑上的信息量及路徑的啟發(fā)信息來計算狀態(tài)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(tài)轉移概率：，，協(xié)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(fā)因子，表示軌跡的相對重要性；β 為期望啟發(fā)因子，表示能見度的相對重要性；ηji（t）為啟發(fā)函數(shù)，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(fā)函數(shù)表示螞蟻從元素i 轉移到元素j 的期望程度。，，經(jīng)過n個時刻，螞蟻完成一次循環(huán)，各路徑上信息素量根據(jù)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(fā)因子，（1-p）為信息軌跡的衰減系數(shù)，△τij（t） 表示本次循環(huán)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(huán)中留在路徑（i,j）上的信息量。，，1．2蟻群算法與組合優(yōu)化融合，，蟻群算法主要思想都是生成一定數(shù)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(jié)點上，每只螞蟻從初始節(jié)點出發(fā)，根據(jù)路徑上信息素濃度和啟發(fā)信息以某種概率策略選擇下一個節(jié)點，直到建立可行解。每只螞蟻根據(jù)解的優(yōu)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(yōu)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(shù)量的螞蟻通合組合成小數(shù)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(xié)作活動，以達到實現(xiàn)最短路徑、最少耗時的找到食物的來源點。，，2、協(xié)作學習模式概述，，協(xié)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(xié)同工作是實現(xiàn)班級學習目標的有機組成部分。小組協(xié)作活動中的個體(學生)可以將其在學習過程中探索、發(fā)現(xiàn)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(xié)作活動有利于發(fā)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(xié)作學習對提高學生的學習業(yè)績、形成學生的批判性思維與創(chuàng)新性思維、對待學習內容與學校的樂觀態(tài)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(xié)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(yōu)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(huán)境；4、成員能主動的發(fā)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(yōu)化的協(xié)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(xiàn)整齊劃一的情況，針對以上的5點要求，本文引進蟻群優(yōu)化算法來進行分組優(yōu)化來達到整個集體的最優(yōu)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(xiàn)他們現(xiàn)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(tài)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?shù)囊龑Вㄟm當?shù)尼尫呕蛏l(fā)一些信息素）。，，3、2模式的實現(xiàn)，，在蟻群系統(tǒng)中，位于知識點i的學生k，根據(jù)偽隨機比例規(guī)則選擇知識點j作為下一要求解的識。偽隨機比例規(guī)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(qū)間[0,1]中的一個隨機變量，q0(0≤q0≤1)是一個參數(shù)，J是根據(jù)（公式一）給出的概率分布產(chǎn)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(yōu)的與某同學協(xié)作方式的概率q0。這種最優(yōu)的給合方式是根據(jù)信息素和啟發(fā)式信息值示出的（在這種情況下，學生可以通過與學生協(xié)作的過程繼續(xù)開發(fā)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(xié)和教師的引導來調整參數(shù)q0，并控制學生討論的深度來決定尋求的最佳解路經(jīng)附近的區(qū)域，實現(xiàn)快速成收斂以達到全局最優(yōu)解。，VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,
