关键词： 风力发电机组   变桨轴承   结构参数   优化   遗传算法  

摘要： 变桨轴承是风力发电机组的重要组成部分,在运行期间,需要承受径/轴向载荷、倾覆力矩的作用,容易出现塑性变形、滚道磨损等失效问题。因此,重点研究变桨轴承结构参数的影响与优化,从初始接触角、沟曲率半径、滚道排距、钢球直径及数量这4个方面进行分析,并基于遗传算法实现结构参数优化,以保障变桨轴承的疲劳寿命最长,以及滚道应力最小。

关键词： 反后坐装置   遗传算法   线性加权   多目标优化   转管武器  

摘要： 针对转管炮在9000发/min射频下对后坐部分后坐缓冲运动优化计算,采用遗传算法进行多目标优化设计,通过线性加权构建了包括后坐部分运动的位移函数、速度函数、后坐阻力函数的适应度方程,并获得了最优解;结果表明:相比于优化前后坐位移、速度与后坐阻力最大值有一定程度的降低,其中最大后坐位移下降14.75%,最大后坐速度下降9.5%,最大后坐阻力下降7.52%。证明了该基于遗传算法的后坐缓冲优化方法可以有效的解决转管武器后坐装置设计过程中多目标优化问题,获得更为优良的后坐缓冲运动特性曲线。

关键词： 鸡骨液   酶解   水解度   遗传算法   神经网络  

摘要： 鸡骨液酶解是鸡精生产中的关键步骤之一,为探究不同蛋白酶对鸡骨液的酶解效果,借助神经网络建立模型、交互验证、遗传算法优化确定鸡骨液酶解最佳工艺。试验结果表明:复合风味蛋白酶Flavourzyme和中性蛋白酶Neutrase的组合对鸡骨液具有最佳的酶解效果,且当两种酶以质量比2.0∶1复配时酶解效果最佳,最佳酶解条件为水解温度53.0℃、pH6.1、水解时间5 h。在该条件下水解度为43.44%,获得的酶解产物无苦味及腥味,具有突出的鲜味和肉香味,呈味效果良好。

关键词： TransR模型   知识图谱   生态翻译   实体关系映射矩阵   知识表示  

摘要： 随着人工智能的发展,知识图谱的规模不断壮大,采用知识表示方法应用于知识图谱进行生态英语翻译受到广泛关注。为了解决目前翻译模型知识表示方法仍存准确率低的问题,研究提出了一种将实体关系映射矩阵与实体和关系分开嵌入模型相结合的改进模型,并基于该模型构建了生态英语翻译知识图谱表示学习框架。将改进TransR模型与其他模型进行性能对比实验,结果发现该模型的前10比例、前1比例和平均排名倒数值分别为0.956、0.961、0.957,显著优于对比模型。同时,将研究提出的学习框架进行性能对比实验,结果发现该学习框架的平均准确率和平均分类精度分别为95.1%和93.1%。上述结果表明,研究提出的改进模型和学习框架,具有良好的性能,有助于提高生态英语翻译能力。

关键词： 全时全域通信网   时间敏感网络   确定性时延   遗传算法   禁忌搜索算法  

摘要： 随着数字化新型电力系统的大力建设,传统的电力通信网正逐步向更加坚强、弹性、多业务承载的全时全域通信网转变。针对全时全域通信网多类型终端业务同时接入以及海量数据传输带来的时间敏感业务确定性时延难以保障的问题,本文提出了一种基于时间敏感网络的全时全域通信网确定性时延保障技术。首先,基于对全时全域电力通信网中各类型业务的特点、重要度、周期性及时延需求的分析,建立了相应的业务模型并进行了优先级划分。然后,提出了基于时间敏感网络感知整形的流量调度机制,以确保门控调度表的计算能够满足时间敏感流在传输周期内的确定性低时延传输。为了实现最小化端到端时延的目标,采用了基于遗传算法和禁忌搜索算法联合输出时间敏感流量的门控列表计算算法,平均端到端时延较单优化算法降低15%,且将时间敏感流量时延抖动控制在2μs左右,提高调度性能,为全时全域电力通信网的稳定安全运行提供了有力支撑。

关键词： ICP-MS   紫菜   微波消解   微量和痕量元素   同时测定   在线内标  

摘要： 建立一种通过微波消解对样品进行前处理,在线内标校正,电感耦合等离子体质谱仪同时测试紫菜中29种元素含量的方法。该方法操作简单,分析速度快,灵敏度高,可以对高低含量的多元素进行同时测定。实验结果显示各元素加标回收率在89.7%~108%之间,回收率良好。加标样品的RSD<3%(n=3),测试结果稳定。

关键词： ICP-OES   有机硅消泡剂   超级微波消解   硅  

摘要： 有机硅消泡剂产品广泛用于多个领域,其消泡效果取决于产品中硅的含量,因此准确测定消泡剂中硅的含量具有重要的意义。通过优化消解条件,包括酸的种类、消解温度;利用混酸体系(3 mL硝酸+1 mL盐酸+2 mL氢氟酸)成功将有机硅消泡剂中的硅元素消解转化为可溶性硅酸盐,进而采用ICP-OES对样品中的总硅含量进行了测定。结果表明,硅元素在浓度为0~50 mg/L拟合曲线线性良好,相关系数为0.9999,方法检出限和定量限分别为0.002%和0.007%,加标回收率在95.7%~103%,相对标准偏差小于2.0%,多类ICP-OES仪器测定Si的重现性小于5.0%。方法具有良好的精密度和准确度,能够有效地测定有机硅消泡剂中的总硅含量,对有机硅消泡剂的质量控制和相关研究具有重要的参考价值。

关键词： 体育学质性研究   个案   连续比较法   外推   代表性  

摘要： 体育学质性研究大多以个案为载体,个案是否具有代表性始终是个争论不休的话题。梳理质性研究中个案代表性学说的相关文献,以期厘清各代表性学说间的逻辑关联及其存在的解释困境,进而尝试提出体育学质性研究中个案代表性困境的消解路径。结果发现,体育学质性研究中个案的代表性一般是从“意义”的代表性出发,基于“现象→结构/概念→其他现象”的概念衍射逻辑,建立起不同于数理统计的代表性。对此,参考连续比较法,通过具备共性特征的案例间比较,界定学术概念与结构性条件,迭代式地实现体育学质性研究结论的外推。

关键词： multiple-principal amorphous alloy composites   Ti−Cu−Ni−Hf alloy   phase selection   artificial neural network   machine learning  

摘要： The probability of phase formation was predicted using k-nearest neighbor algorithm(KNN)and artificial neural network algorithm(ANN).Additionally,the composition ranges of Ti,Cu,Ni,and Hf in 40 unknown amorphous alloy composites(AACs)were predicted using *** predicted alloys were then experimentally verified through X-ray diffraction(XRD)and high-resolution transmission electron microscopy(HRTEM).The prediction accuracies of the ANN for AM and IM phases are 93.12%and 85.16%,respectively,while the prediction accuracies of KNN for AM and IM phases are 93%and 84%,*** is observed that when the contents of Ti,Cu,Ni,and Hf fall within the ranges of 32.7−34.5 at.%,16.4−17.3 at.%,30.9−32.7 at.%,and 17.3−18.3 at.%,respectively,it is more likely to form *** on the results of XRD and HRTEM,the Ti_(34)Cu17Ni_(31.36)Hf_(17.64)and Ti_(36)Cu_(18)Ni_(29.44)Hf_(16.56)alloys are identified as good AACs,which are in closely consistent with the predicted amorphous alloy compositions.

关键词： 激光星间链路   GNSS   混合星间链路   遗传算法   粒子群优化  

摘要： 随着星间链路技术的发展,激光星间链路以其独特的优势得到了广泛的关注。相比现有的全球导航卫星系统(GNSS)采用的微波星间链路,无论在测距精度还是通信带宽上,以激光为媒介的星间通信更具优势。因此,在下一代GNSS建设中,系统组网方式将从全微波星间链路转变为以激光星间链路为主。然而,在系统过度阶段,即“局部激光+微波”,局部高速激光节点的部署是亟需解决的关键技术问题。为了解决上述问题,提出了一种提出了一种基于带精英策略的非支配排序遗传算法的多目标离散二进制选择算法(M-DBSA)来选择高速激光节点。首先,基于星间几何约束和天线俯仰角约束分析,建立了一个高中低星间可视性模型。其次,为了提升混合体制GNSS星间链路通信能力,采用M-DBSA得到优化的联合策略。最后,相比于所对比的算法,实验结果表明所提出的算法能进一步提升激光骨干节点对低轨卫星的覆盖性,缩短高速激光骨干节点对低轨卫星的重访时间约49%,并且保持了较好通信跳数分布。