关键词： 无线电能传输   LCC-S型   拓扑结构   改进遗传算法   谐振参数优化  

摘要： 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。

关键词： 合乘   遗传算法   多目标优化   个性化需求  

摘要： 针对网约车合乘中忽视乘客绕行容忍度而导致合乘体验和意愿下降的问题,本文引入模糊绕行窗的概念,并将其与模糊时间窗相结合来量化乘客的个性化需求,构建了一种能够同时满足乘客的上车时间偏好和绕行容忍度的网约车合乘模型.该模型以最小化行驶距离、乘客费用和惩罚函数为优化目标,综合考虑乘客的绕行窗、时间窗以及车辆额定载客量等约束条件.基于乘客公平性原则提出了一种费率分摊方法,对乘客的费用和驾驶员的收益进行约束,实现司乘双赢.结合模型特点,设计了改进的遗传算法对优化模型进行求解.实验结果表明,所得最优合乘方案相较于单乘模式,承载的乘客数量提高了33.3%,乘客的出行费用降低了24.3%,同时满足了乘客的个性化需求.

关键词： 铝热剂   吉布斯自由能   反应焓变   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为了探索Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测方法,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,利用HSC Chemistry软件计算了不同温度及配比下的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变,以此作为基础数据,建立了基于遗传BP神经网络的Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂燃烧热力学性能预测模型,分别得到了124组Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能和化学反应焓变的训练集样本数据及31组预测集样本数据,并计算了模型误差。结果表明:该模型预测的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变的测试集均方根误差(RMSE)分别为0.499 1和0.702 7,平均绝对误差(MAE)分别为0.533 2和0.4411,决定性系数R^(2)分别为0.982 7和0.988 5;遗传BP神经网络能够用于Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测。

关键词： 青年   矛盾性   数字化   社交需求   社会加速  

摘要： 当前,青年社交问题日益成为社会转型和变迁过程中的普通问题。在社交媒介与现实世界的日常观照下,青年的社会交往呈现出矛盾性、复杂性的特征:在社交环境方面,呈现出虚拟与现实并存;在社交时间向度方面,呈现出加速与减速并存;在社交关系方面,呈现出强关系与弱关系并存;在社交需求方面,呈现出亲密陪伴与独立乐活并存;在社交表征方面,呈现出“社牛”与“社恐”并存。从本质上讲,青年社交特征所表现出的矛盾性既指涉了青年群体在现实空间对社交需求的呼唤,也表征着他们在转型社会中的社交困境。对此,进一步加强对青年群体的理解和包容,从营造良好社交环境、合理引导社交需求、创建新型社交关系和塑造理性社交心态等方面加以纾解、引导和支持,对于青年建立自我认同、优化人际关系和健康自信发展具有重要价值与意义。

关键词： 井位优化   遗传算法   生产潜力   产量预测模型   混合优化流程  

摘要： 确定合理的井位是一件非常具有挑战性的任务,主要是因为影响油藏生产动态特征的地质因素和工程因素复杂多变,且非线性十分严重。由于深水油藏物性条件比较好,开发策略上通常采用“稀井高产”的方法。目前国内一般采用的是规则井网布井技术,但这种布井思路并不适用于“稀井高产”模式下的不规则布井方式。文中以遗传算法为基础,结合油藏生产潜力图和Gompertz产量预测模型作为辅助技术手段,同时充分考虑井位优化的目标函数、约束条件以及相应的惩罚函数,提出了一种混合遗传算法井位优化流程实现井位快速优化。实例应用表明,该混合遗传算法优化流程优化结果相对于其他方法,在优化效果和优化时间上具有较好的优势,在尽量减少对油藏数值模型调用的条件下,研究成果能够快速完成井位优化,研究成果对于不规则井网的布井方案具有重要指导意义。

关键词： 芪志方   层次分析法(AHP)   指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC)   正交试验   灰色关联度分析   反向传播人工神经网络(BP-ANN)   提取工艺  

摘要： 目的:基于层次分析法(AHP)-指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC)混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络(BP-ANN),优化芪志方的水提取工艺,为芪志方制备工艺优化及质量标准的建立提供实验依据。方法:采用L_(9)(3^(4))正交试验,结合AHP-CRITIC混合加权法确定各指标成分黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志酮Ⅲ、3,6′-二芥子酰基蔗糖质量分数和干膏得率的权重系数,计算正交试验中各因素水平组合的综合评分,作为评价指标以选择较优工艺参数,通过直观分析、方差分析、灰色关联度分析考察提取次数、提取时间、溶剂用量对芪志方水提工艺的影响;同时,建立BP-ANN分析模型,反向预测该复方的最优提取工艺因素水平,并对优化的工艺参数进行验证。结果:AHP-CRITIC混合加权法确定5个指标成分黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志(口山)酮Ⅲ、3,6′-二芥子酰基蔗糖质量分数、干膏得率的权重系数分别为25.7%、20.82%、16.41%、12.45%、15.96%、8.67%。优化的提取工艺参数为分别加8、6、6倍量水提取3次,每次1 h。BP-ANN检测样本的网络预测结果与正交试验结果一致,网络预测值和实际测量值的均方误差(MSE)<1%。通过相关数学模型分析和预测所得的芪志方水提取工艺稳定可行,黄芪、远志有效成分的提取率明显升高,验证试验平均综合评分90.85分,相对标准偏差(RSD)1.55%。结论:该研究建立了复方芪志颗粒的水提工艺,优选的提取工艺可有效提高黄芪、远志有效成分的提取效率,可为其他临床经验方的制备工艺优化及质量标准建立提供有益借鉴。

关键词： 信息技术   人工智能   应用  

摘要： 本文旨在探究计算机信息技术在人工智能发展中的应用。在信息化时代,计算机信息技术已成为推动各行各业转型升级的关键力量。其中,人工智能作为信息技术的集大成者,以其强大的数据处理能力、自主学习能力和创新应用能力,正引领着新一轮的科技革命和产业变革。人工智能的发展离不开计算机信息技术的支撑,二者相辅相成,共同推动着人类社会的进步。

关键词： 纳维–斯托克斯方程   库埃特流动理论   时空预测模型   遗传算法   最优搜索路径   Navier-Stokes Equation   Couette Flow Theory   Spatiotemporal Prediction Model   Genetic Algorithm   Optimal Search Path  

摘要： 水上游玩时，常容易出现贵重物品掉落(如手机、身份证等)的突发情况，如何高效打捞成为了一大难题。本文对掉落物品物理性质、掉落流域特性的相关数据进行分析，建立了基于纳维–斯托克斯方程的手机落水位置分析模型，针对京杭大运河拱宸桥段流动水域特点，分析了手机落水后的受力情况，包括流水推力、阻力、重力和浮力。通过建立笛卡尔坐标系，运用N-S方程和库埃特流动理论，预测了手机在水平和竖直方向上的运动轨迹。结合水平位置预测模型和深度预测模型，构建了完整的时空预测模型，并通过模拟测试验证了模型的通用性。针对轻质量物品分析了居民身份证物理特性，并对前述模型进行调整，考虑了风速对身份证的影响，优化了流体力学模型和纳维–斯托克斯方程的位置分析模型。并基于遗传算法，分析了最优搜索路径并生成了可视化结果。

关键词： 洪水淹没   应急物资调运   遗传算法   近似解法   组合优化   Flood Inundation   Emergency Material Transportation   Genetic Algorithm   Approximate Method   Combinatorial Optimization  

摘要： 本文研究了洪灾背景下考虑洪水淹没的应急物资调运优化问题，目标是在车辆和道路受限的情况下，将低海拔地区的应急物资快速转移到高海拔仓库。论文提出了两种求解方法：遗传算法和一种分阶段的混合算法(近似解法)，并通过一个25个物资储备库的算例进行了对比分析，得出混合算法在求解效率和结果优越性方面更具优势的结论。

关键词： 膳食推荐   营养套餐   知识图谱   多目标优化   遗传算法  

摘要： 本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法.该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求.首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food knowledge-aware network,NG-FKN)进行个性化菜谱推荐,再进行营养套餐推荐(nutritional food combination recommendation,NFCR).NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息,引导捕捉用户偏好,实现个性化菜谱推荐.NFCR结合用户饮食偏好与营养需求,采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标,获得营养套餐推荐列表.此外,构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集,包含19 669 条菜谱数据,并在该数据集上对所提方法进行评估.同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值.在所提数据集上的实验结果表明,本研究方法优于目前主流的方法,可以提升膳食营养推荐的性能.