关键词： 近钻头工程参数   人工神经网络   差分进化   非支配排序遗传算法  

摘要： 在实际钻井作业中,地面录井参数采样频率低、数据信息量少、距离钻头远,无法准确判断井下钻头工作状态,钻井参数调整主要依靠地面工程师的经验及对钻井数据的简单分析。鉴于此,开展基于近钻头工程参数测量数据的钻井参数优化方法研究。建立基于ANN神经网络的机械比能、机械钻速、粘滑振动水平之间的预测模型,平均绝对误差分别为43.865、0.013、0.099。提出了基于DE-NSGA-Ⅱ算法的钻井参数优化方法,利用该方法优化后的钻井参数,实现了最大的机械钻速、最小的机械比能、最大限度地抑制井下粘滑振动等目标,并给出最终的参数优化建议,从而有利于提升钻井效率,实现安全、高效、快速钻井。

关键词： 高速列车   蛇行稳定性   抗蛇行减振器   自适应控制   遗传算法  

摘要： 随着我国高速列车的大量开行和运行里程的急剧增加,伴随着轮轨磨耗、运行环境变化与悬挂参数匹配的矛盾,面临的车体异常振动问题越来越多,严重降低了乘客的乘坐舒适性,其中转向架蛇行稳定性不足较为突出,针对该类问题,从抗蛇行减振器主动控制的角度展开了高速列车蛇行稳定性自适应控制策略研究。首先,将抗蛇行减振器替换为主动控制悬挂元件,建立了车辆系统非线性动力学模型;然后,结合PID控制原理和模糊控制原理设计了自适应模糊PID控制器,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法对参数进行优化;最后,基于SIMPACK和Simulink联合仿真模型,在不同运行工况下对所设计的主动控制系统进行控制效果对比分析。结果表明,在主动抗蛇行减振器的作用下,转向架构架端部横向加速度主频幅值最大降低了54%,均方根值最大降低了33.24%,明显改善了转向架构架横向振动性能,为转向架蛇行稳定性控制策略提供技术支撑。

关键词： 云计算技术   数据管理   数据存储   硬件设施   物流数据   智能船舶   服务器   资源的优化配置  

摘要： 随着信息时代的加速发展,云计算作为一种新型的计算模式,正逐渐应用于航运领域。因行业的特殊性,航运行业涉及大量船舶运行数据、货物信息、港口物流数据以及气候数据等,而云计算技术的出现,可以有效对这些数据进行整合处理,构建灵活的数据池,减少航运企业在服务器和硬件设施方面的支出成本。借助云计算技术,企业不仅可将大量的数据存储到云端,方便调用,还能削减数据管理方面的开销,实现企业资源的优化配置。

关键词： 分布式光纤传感   布里渊散射   布里渊频移   人工神经网络   温度   优化  

摘要： 【目的】为了有效估算基于布里渊散射的分布式光纤传感中光纤的温度,文章将多层前馈人工神经网络(ANN)应用于温度的估算。【方法】文章在Matlab软件中编写了用于光纤温度计算的单斜坡法、基于伪Voigt模型的最小二乘拟合法和ANN程序,同时仿真产生了不同信噪比(SNR)下的布里渊谱,采用以上3种算法计算了光纤温度,验证了ANN方法的有效性。在此基础上基于以上仿真产生的布里渊谱研究了ANN的关键参数,即隐层数量、隐层神经元数量和训练目标对训练速度、温度计算时间和准确性的影响规律。【结果】结果表明,ANN方法在SNR为22和37 dB时最大温度误差分别仅为1.18和0.63℃,且计算时间仅为最小二乘拟合法的1/1000左右。当隐层神经元数量不变时,随着隐层层数的增加,训练时间明显下降,计算时间线性增加,但其对温度估算的准确性几乎无影响;随着隐层神经元数量的增加,训练时间和计算时间均增加,隐层有21个神经元时,训练时间近似为1个神经元的67倍,但其对温度估算的准确性几乎无影响;训练目标(布里渊频移误差的平方)小于临界值(约为1 MHz 2)时,随着训练目标的增加,温度误差几乎不变,超过临界值后,随着训练目标的增加,温度误差增大。【结论】采用多层前馈ANN应用于基于布里渊散射的分布式光纤传感中的光纤温度估算时,建议选择单隐层且隐层神经元选择1个,训练目标选择1 MHz 2。

关键词： 误译   有意识译   无意误译   生成逻辑   转换   变形  

摘要： 误译既是跨文化译介实践问题,也是翻译理论问题。误译不可避免,它伴随翻译而生,普遍存在于各种译文本之中。目前,误译的内涵和外延并不明确,且与转换、变形等相关概念的界限模糊。本文通过对误译、转换和变形之间关系的考察、对误译发生机理的探究以及对“有意误译”和“无意误译”概念的辨析,廓清了误译的边界,明确了误译的本质是无意误译。“误译”概念的澄清及其界限的明确,对完善翻译理论体系、规范翻译批评、指导翻译实践具有重要意义。最后本文从多个理论角度探讨了汉俄互译中如何准确理解和正确表达译文,从而避免或减少误译的策略和方法。

关键词： 浮现主义   复杂动态系统理论   基于使用的理论   联结主义   第二语言习得  

摘要： 浮现主义为语言研究提供了新颖的理论视角,引发学界对于二语习得研究的理论范式、方法路径以及未来发展空间进行深入思考。本文首先从浮现主义的最新理论发展与实践应用出发,探讨二语习得研究领域的三大理论(复杂动态系统理论、基于使用的理论和联结主义理论),基于此阐释浮现主义的核心观点。其次,本文梳理了跟浮现主义密切相关的五种研究方法(语料库、神经科学、计算机建模、网络分析和Q方法),基于此探究浮现主义在二语习得领域的研究路径。最后,本文对如何利用浮现主义观深入挖掘二语习得的机制问题进行了展望,基于此拓展语言习得和教育研究的发展空间。

关键词： 启发式-多层编码   遗传算法   凸优化   一体化作战调度  

摘要： 多机种舰载机协同作战是发挥航母编队作战能力的关键问题,因此科学设计舰载机群兵力行动规划和相关资源的分配对于提高航母作战效能而言具有重要意义。首先,基于舰载机对陆突击作战任务的特点和兵力组成、弹药挂载等约束条件,围绕兵力行动规划一体化作战调度问题展开研究;然后,针对舰载机群出动离场、航迹规划、空中加油、协同作战、着舰回收等关键阶段进行一体化作战调度建模,并引入启发式-多层编码的遗传算法,对各关键阶段之间的耦合关系进行解耦处理;再次,通过使用改进凸优化算法对案例中舰载机航行路径进行航迹规划并计算出航行时间,将该时间作为兵力行动规划和调度输入数据使用;最后,基于案例仿真进行14机、18机、20机、24机的舰载机群兵力行动规划调度的时序规划和相关资源的科学分配,验证所设计模型和算法的可行性和鲁棒性。

关键词： 人工智能时代   技工院校   计算机教学   改革方向   实施路径  

摘要： 技工院校的计算机教学在人工智能时代面临着许多挑战和机遇。随着AI技术的迅速发展,传统的课程内容和教学模式已经无法满足行业的需求。本研究探讨了技工院校计算机教学的改革方向,涵盖教学内容的创新、实践驱动的教学模式、AI技术平台的构建、跨学科融合等方面。并进一步分析了教学改革的实施路径,强调了师资提升、校企合作、个性化培养、AI辅助教学工具的应用以及系统化评价机制的重要性。通过这些路径,技工院校可以培养出更多的创新型人才,充分适应技术变革,为行业转型与社会发展做出积极贡献。

关键词： 师生冲突   关怀理论   诺丁斯   师生关系  

摘要： 关心关系是师生和谐的关键,当师生之间的关心关系被破坏,师生冲突在所难免。在诺丁斯的关怀理论视角下,研究发现诱发师生冲突的原因主要为:教师的关心缺乏“边界”;学生在关心关系中缺乏主动性和积极回应;学校和家庭的关心氛围缺失。有鉴于此,可以从教师、学生和环境三个角度着手消解师生冲突,以情感投入弥补教师关心的不足,培养学生的关心素养,在学校和家庭中营造浓厚的关心氛围。

关键词： 人机协作   认知赋能   知识图谱   知识表示   多模态感知  

摘要： 在工业4.0向工业5.0的发展过程中,以人为本逐渐成为智能制造领域关注的焦点之一。当前的人机协作不仅强调要聚焦于技术的进步与效率的提升,更强调将人类的高阶认知思维与机器的计算能力相结合,实现认知赋能。基于此,梳理人机协作中认知赋能在交互感知、任务规划与执行、技能学习等关键领域的现有研究,揭示了多模态信息整合、任务推理、动态决策与技能知识表征的挑战。进一步,提出通过应用知识图谱构建的相关技术来支持人与其机器认知对齐的方法,以及通过应用知识图谱推理的相关技术来支持复杂环境下人机协作的任务优化和动态决策。在分析现有人机协作认知赋能研究局限性的基础上,展望未来智能制造环境下的深度认知协同的发展方向。