关键词： 泥塑头胸像   理论与实践   基础训练   创新思维   解构与重构  

摘要： 聚焦于《泥塑头胸像》课程教学,深入探讨当前教学中存在的理论与实践二元割峙、基础训练与创新思维培养的结构性矛盾以及现代教学技术在课堂教学中缺失等主要问题。通过分析具体教学案例,揭示这些问题对学生创作能力的制约。进而提出数字赋能“三段递进式”课程体系重构模式设计核心改革举措,旨在为提升泥塑教学质量、培养学生的创新思维与综合素养提供有益的参考与借鉴,推动泥塑艺术教育在新时代背景下的可持续发展。

关键词： 烟气脱硝   遗传算法   喷氨量控制   数值模拟   工艺分析  

摘要： 在满足烟气中NOx浓度不变的情况下，各个指标之间存在复杂的非线性关系，传统PID控制方法具有喷氨流量波动大的问题，导致SCR脱硝装置运行过程中氨逃逸量大，对此，提出了一种基于机理模型和智能优化算法相结合的喷氨协调控制策略。分析烟气脱硝SCR喷氨工艺以及装置，获取SCR脱硝装置内的喷氨调节方式和存在问题。采用标准湍流模型对SCR系统入口烟气流场进行数值模拟。并基于此建立喷氨流量非线性动态控制模型，利用遗传算法对模型中的非线性项进行全局寻优从而实现对喷氨量自动调节。通过仿真，验证了所提策略能够很好地跟踪燃煤电厂负荷变化，降低脱硝出口NOx浓度和氨逃逸量，提高SCR装置运行效率和脱硝效率。

关键词： 并网制氢   新能源   储能系统   多目标优化  

摘要： “双碳”目标下，可再生能源制氢成为推动能源向低碳、清洁、高效转型的重要途径之一。其中，并网制氢存在新能源消纳能力不足、制氢效率与运行经济性不匹配等问题。本研究构建了以最小化平准制氢成本、新能源上网比例及最大化氢气产量、电解槽等效满负荷小时数的多目标优化模型，采用非支配排序遗传算法II获得帕累托（Pareto）解集，并基于熵权法-优劣解距离法筛选出最优配置方案，并引入储能系统作为对照研究。研究结果表明，引入储能的并网制氢系统，上网比例为5.78%，氢气产量提高至2899.3吨，下网电量占新能源发电总量6.49%。而单纯并网制氢系统的新能源上网比例为6.84%，氢气产量2771.82吨，下网电量占新能源发电总量11.34%。可以看出，储能系统明显降低了制氢系统上网比例和电网下电比例，提高了氢气产量。进一步选取春分、夏至、秋分和冬至四个典型日对优化配置方案的日运行特性进行分析，研究结果表明，引入储能系统在有效缓解新能源波动的同时，降低了电解槽负载波动，显著提升了系统的日内运行稳定性与新能源消纳能力。本研究为并网制氢系统优化配置提供了理论支撑与工程参考价值。

关键词： 高斯过程回归   遗传算法   固体火箭超燃冲压发动机   最优化  

摘要： 本文采用遗传算法对基于数值仿真与高斯过程回归建立的代理模型开展关于凹腔底部前向燃料水平喷注的固体火箭超燃冲压发动机燃烧室几何构型的最优化研究。建立了一个包含RANs方程，SST k-ω湍流方程，H2/CO/CH4四步简化气相反应动力模型，碳颗粒三步简化固相表面化学反应动力模型，离散相模型的超音速流动燃烧数值仿真模型。通过该数值仿真模型，对一个考虑了5个设计变量的凹腔底部喷注燃料的固体火箭超燃冲压发动机燃烧室进行了432次数值仿真计算以获得数据库。将该数据库的90%划分为训练集，剩余10%划分为验证集。采用平方指数核函数-高斯过程回归模型对训练集进行训练以获取代理模型，并使用三种度量方法考核代理模型的精度。最后，采用遗传算法以总温温升系数最大为目标对燃烧室构型开展最优化研究。研究结果表明，最优化后的案例较基础案例总温温升系数提升41.2%，较总温温升系数最低的案例提升307%。

关键词： 城市交通   地铁运营中断   乘客出行方式选择   多模式疏散策略   遗传算法  

摘要： 以往研究通常只采用应急接驳公交进行地铁运营中断时的客流疏散，鲜有考虑采用多模式出行方式的疏散策略。基于此，本文针对地铁运营中断情境，提出了一种结合应急公交与应急出租车的多模式应急疏散策略。首先，构建多模式应急接驳模型，旨在最小化乘客出行延误及应急疏散成本。然后，设计遗传算法进行求解。最后，以福州市地铁1号线早高峰区间双向运营中断为案例，验证模型及算法的有效性。结果表明，相较于单一的应急公交策略，多模式疏散策略在综合成本和乘客出行时间成本上分别实现了9.2%和22.4%的降低。

关键词： 生成式人工智能   主体性   技术异化   应对策略  

摘要： 生成式人工智能作为前沿技术发展成就，是新质生产力跃升的核心引擎，该技术通过多模态内容生成能力推动社会生产效率革命，为人类自由全面发展开辟新路径。但当其深度介入劳动、交往与认知领域时，技术异化危机随之显现。面对算法逻辑对劳动价值的解构、认知黑箱对价值判断的侵蚀、技术依赖对思维能力的弱化，摆脱困境的关键在于坚持辩证唯物主义立场，破除资本逻辑对技术发展的垄断性操控。通过重塑数字时代的劳动价值评估体系、建立贯穿技术全生命周期的伦理约束框架、划定人机协同的价值边界来巩固人在人机互动中的主体地位，实现以人为本的技术向善，为智能时代的技术治理提供切实可行的实践方案。

关键词： 后向离心叶轮   结构优化设计   参数化   遗传算法   试验验证  

摘要： 为了提高离心风机叶轮的工作效率并降低能耗，将叶轮子午型线区域及叶片掠型作为设计域，根据压比、效率及流量的约束设计目标函数，综合考虑叶轮进出口尺寸及设计工况不变条件下，建立了后向离心叶轮参数化设计与优化模型，利用遗传算法对风机叶轮型线寻优，实现了多变量耦合对叶轮结构优化设计，并通过设计试验验证方案，将数值模拟与试验进行比较，证明了优化后模型的有效性，最终获得了以高效节能为特点的叶轮结构。结果表明：优化后考虑叶轮压比、效率及质量流量的综合目标提高了2%，其中压比提高1.2%，效率提高1%，流量提高7.1%，且理论值与测量值呈强相关性，进一步证明了叶轮参数化设计方法的正确性。数值计算和试验测量工作对后向离心叶轮性能改进具有较好的工程参考价值。

关键词： 激光透射焊接   焊缝宽度   人工神经网络   乌鸦与狼优化算法   聚合物材料  

摘要： 在激光焊接中，聚合物材料易受工艺参数影响，产生气孔、裂纹、烧蚀等缺陷。焊缝宽度作为关键质量指标，直接影响产品结构和焊接强度。因此，为提高预测精度并减少实验成本，本研究采用了改进的乌鸦和狼优化（CWO）算法来调整人工神经网络（ANN）模型的超参数。通过237组激光透射焊接（LTW）获取焊接材料、激光功率、焊接速度及焊缝宽度数据，使用CWO算法优化模型超参数，并与其他群体智能算法比较。结果表明：CWOANN模型具有更优的预测性能，其判定系数（R2）值达到0.981，均方误差为0.01058，优于其他组合。此外，算法收敛曲线显示该算法能有效避免早熟收敛，具有更好的全局搜索结果。为激光焊接工艺智能优化提供思路，能有效降低实验成本，提升生产效率。

关键词： LSTM   神经网络   水质模拟   遗传算法   优化调度  

摘要： 为探究三峡水库调度对库区水质的影响机理,基于2021年三峡库区13个水质监测站的逐日数据及三峡水库调度数据,利用多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等方法,构建并优选库区水质模拟模型,最后,引入遗传算法（GA）,求解以库区水质改善为目标的优化调度方案。结果表明:2021年三峡库区多数断面的总氮浓度有不同程度的超标现象,LSTM在库区三个典型断面水质模拟中均具有较高的精度（决定系数R2均值为0.92）,并得到2022年朱杨溪断面实际数据验证（R2为0.88）。基于水质改善为目标的三峡水库优化调度方案可将朱杨溪断面日均总氮浓度由4.11 mg/L削减至2.92 mg/L,削减比例达28.95%。本研究可为三峡库区水质保护及突发性水污染事件应急处理提供理论参考。

关键词： 密闭消解   氢氟酸   络合   电感耦合等离子体质谱法   铌   钽  

摘要： 铌钽作为我国重要的战略性矿产资源，是新一轮找矿突破战略行动紧缺性矿种，准确快速地测定矿石中铌钽含量对该矿体圈定具有重要意义。标准方法测定矿石中铌钽时为密闭酸溶，赶氢氟酸后采用电感耦合等离子体发射光谱（ICP-OES）法或电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）法测定，赶氢氟酸工序繁琐，同时易引起铌钽元素水解致使检测结果偏低。因此采用密闭高压消解样品，氢氟酸络合抑制铌钽水解，建立了耐氢氟酸系统电感耦合等离子体质谱法测定矿石中铌钽的新方法。对样品消解体系、提取体系、络合试剂、测定条件等进行了优化，结果表明，4 m L HNO3-HF（1+1,V/V）的消解体系分解样品，5 mL HNO3（1+1）提取，以0.5 m L氢氟酸为络合剂可有效抑制铌钽的水解，经耐氢氟酸进样系统进行测定，铌钽检出限为0.047μg/g和0.023μg/g，测定范围为0.19～10 000μg/g和0.09～10 000μg/g。按照实验方法对矿石标准物质（GBW07153、GBW07185、72-Nb-01、GBW07155）进行测定，铌和钽测定值与标准值相符，相对标准偏差（RSD,n=7）在0.62%～3.0%。方法有效消解样品且抑制了铌和钽的水解，测定结果准确，操作简便，值得推广应用。