关键词： 仿生机器鱼   绝对节点坐标法   遗传算法   流固耦合   游动特性  

摘要： 为研究仿生机器鱼游动过程中鱼体与周围流场之间流固耦合作用机理,以游动效率最高的仿生鲔科机器鱼为研究对象,应用绝对节点坐标法建立机器鱼游动时的动力学模型,使用广义Alpha方法和遗传算法求得机器鱼最优位置函数。将理论结果代入STAR-CCM+耦合流体求解器建立鱼体的游动模型,耦合结果表明当摆动幅值为0.13倍体长,摆动频率在(1.72~2.47)Hz范围内,平均巡游速度为1.2BL/s(BL为机器鱼体长的倍数),机器鱼最佳游动效率为0.4155。结果证实了机器鱼游动过程中通过制造沿尾部脱落的双列反卡门涡街,实现从周围流场汲取能量以维持自身高效率游动。通过分析机器鱼自主游动涡街产生过程得出流场雷诺数在(800~1200)时,机器鱼自主游动产生的反卡门涡街的结构达到最佳尺寸,可为仿生机器鱼效率的提高提供新的思路和方向。

关键词： PSO   遗传算法   矿井地质探测仪   信号去噪   去噪最优参数  

摘要： 由于矿井地质环境复杂,导致探测仪接收的信号噪声大、信息提取困难。因此提出基于粒子群优化(PSO)改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法。采用改进型自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始信号进行预处理,将其分解为多个本征模态函数分量及1个余项。利用基于PSO改进遗传算法的方法,通过优化个体的适应度值,精确寻找最优的信号去噪参数。在获取最优参数后,筛选出有效的本征模态函数分量和残余项,利用重构技术将它们重新组合,从而实现对矿井地质探测仪信号的有效去噪处理。实验结果表明,该方法能够在处理矿井地质探测仪的含噪信号时显著提升信号质量,为地质分析提供准确的数据基础。

关键词： 生物识别技术   具身性   技术具身  

摘要： 生物识别技术诸如指纹识别、人脸识别和脑电波识别技术的广泛研究与应用产生了许多如身体僭越、隐私信息泄露和主体责任缺失等问题。其中,身体问题是生物识别技术中独特且深刻的伦理问题,值得特别关注。基于具身性、技术具身性等理论对“身体”的关注,生物识别认证的技术化可被领受为一种具身性的存在,即它所指着生物信息中人的活生生的意向化身体实践,生物识别技术采用的身体信息演绎具有丰富的伦理性内涵。然而,技术干预和生物手段前所未有地侵入了身体,破坏了其完整性,带来了诸多身体风险,如社会化的身体带来的同一性和信息化问题、拓展化的身体扰乱人与人之间的交往边界、技术化的身体导致人与世界的分离等伦理问题。在技术具身的背景下,建议采取以下措施进行消解:建立技术伦理治理框架,增强主体责任伦理意识,强化生物识别技术的伦理监督,并重建人与技术的和谐关系。

关键词： 锂电池   液冷   热管理   多目标优化   压力损失  

摘要： 锂离子电池的热管理是提升电动汽车性能和安全性的关键,本文基于商用72 A·h磷酸铁锂电池,提出一种具有渐变圆缺翅片的新型液体冷却板,以提升电池热管理系统的性能.以液冷板的平均温度及压降作为目标函数,将通道高度、通道出口间距、翅片直径以及冷却液流速作为设计变量,基于响应面代理模型建立变量与目标间的关系,采用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标寻优.研究结果表明:优化后的渐变圆缺式液冷板散热能力得到提升,与初始模型相比,平均温度下降了1.554℃,压降增加5.548 Pa.

关键词： 反应条件   优化   改进   遗传算法   变异  

摘要： 有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而,由于反应条件的多样性和复杂性,传统优化方法通常依赖大量实验,面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最优解问题上的不足,提出了一种改进的遗传算法优化模型。该模型结合了保留精英策略、自适应多次变异策略和随机选择策略,显著提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。研究首先在一个包含混合类型条件的直接芳基化反应数据集上对模型进行评估,实验结果表明,相较于传统的遗传算法和随机搜索算法,改进的遗传算法在不同实验环境下表现出更强的寻优能力和更高的稳定性。随后,研究以包含3696个反应条件的Suzuki-Miyaura反应数据集作为待优化的反应。实验表明,在产率≥96.20%的反应条件仅占整个数据集1%的搜索空间的情况下,改进遗传算法平均仅需搜索35个样本即可找到符合该条件的最优反应条件,充分展示了改进遗传算法在化学反应条件优化上的巨大潜力。

关键词： 纸质食品接触材料   重金属元素   电感耦合等离子体质谱  

摘要： 目的:建立微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定纸质食品接触材料中铅、镉、砷、汞、镍、锑、铬、钡等8种重金属元素的方法。方法:纸质食品接触材料样品经过微波消解仪消化定容后,采用电感耦合等离子体质谱仪测定。结果:铬、镍、铅、钡在0~100.00μg·L^(-1),镉、砷、锑在0~20.0μg·L^(-1),汞在0~2.00μg·L^(-1)线性良好;相对标准偏差为1.41%~4.54%;回收率在75.1%~114.5%。结论:微波消解-电感耦合等离子体质谱法简便、快速、准确,灵敏度及精密度较高,适用于纸质食品接触材料中8种重金属元素的测定。

关键词： 混合遗传算法   三次分段Bezier曲线   全局路径规划   移动机器人  

摘要： 提出一种基于混合遗传算法的移动机器人平滑路径生成算法,其主要思想是为传统遗传算法的变异算子提供动态变异率和可切换的全局-局部搜索方法,解决传统遗传算法过早收敛和模因算法适合度计算的高耗时问题,同时还通过种群替换法来考虑染色体长度(由构建路径的点集大小定义)。由于采用了三次分段Bezier曲线,混合遗传算法可直接为差分轮式机器人提供平滑路径,因此此算法不需要第三方算法来平滑规划路径。研究结果表明:较长的染色体能够生成更优路径,但计算复杂度显著增加,较短的染色体可能导致路径不可行,混合遗传算法通过种群替换策略动态调整染色体长度,能够平衡路径质量与计算效率;较小的局部搜索范围半径能快速收敛但易陷入局部最优,较大的局部搜索范围半径因采样空间过大导致优化效果下降,混合遗传算法通过动态选择局部搜索范围半径能够平衡搜索效率与路径质量。

关键词： 多帧检测   启发式搜索   无人机   目标检测   极化雷达  

摘要： 针对复杂电磁环境下无人机目标低可观测性、高机动性带来的检测难题,本文提出一种基于启发式搜索的极化雷达无人机检测方法。通过建立融合运动学约束、加速度约束与极化能量一致性约束的启发式搜索框架,有效解决了传统多帧检测方法计算复杂度高、机动适应性差的瓶颈。首先,基于雷达数据经短时傅里叶变换后的时间-距离-速度三维数据矩阵构建三维状态空间。其次,设计多约束融合的启发式函数:运动学约束基于运动学方程建立速度-距离映射模型,推导相邻帧间可达区域以压缩搜索空间;加速度约束引入加速度惩罚项抑制非物理机动轨迹;极化能量一致性约束通过结合双极化通道能量聚焦特性,构建几何平均与最小值双重约束的交叉验证机制。最后,通过线性加权将三类约束整合为统一的启发式函数评价准则,并采用贪心最佳优先搜索方法实现动态剪枝与路径优化。仿真实验表明,在信噪比5 dB以上时,本方法对匀速、匀加速及变加速三类运动模式的检测率均超过80%,较传统恒虚警率检测方法显著提升;目标跟踪航迹正确率大于80%时所需的信噪比较传统方法降低5 dB以上。经实测数据验证,针对固定翼无人机和旋翼无人机,本方法在信噪比起伏条件下仍保持连续轨迹检测能力。仿真分析与实测结果表明,所提出的多约束启发式搜索机制通过物理规律与观测数据的协同优化,实现了复杂机动无人机的有效检测。

关键词： 新闻泛化   网络谣言   主流媒体   谣言治理  

摘要： 进入融媒体时代,信息呈指数型增长,技术赋权下的信息生产呈现出主体泛化、边界消融的特征,各类信息借助新闻的名义进行传播,新闻媒体所坚持的传统新闻伦理逐渐让位于流量思维,导致了新闻的泛化。网络谣言借助新闻泛化披上外衣,与媒体技术进行融合,在形式和内容上更加隐蔽,主流媒体进行谣言治理就面临更加困难的挑战。主流媒体作为肃清网络谣言的中坚力量,承担着营造健康网络环境的重任,就需要在舆论场中发挥“时度效”的作用,彰显主流媒体的引导力和影响力,营造清朗、健康的网络空间。

关键词： 级联H桥多电平逆变器   载波移相调制策略   BP神经网络   遗传算法   单元不平衡   谐波  

摘要： 针对单元不平衡下级联H桥多电平逆变器(CHB-MLIs)载波移相PWM(PS-PWM)调制策略移相角难以求解的问题,提出一种变移相角载波移相调制策略移相角通用计算方法。针对多单元CHB-MLIs变移相角PS-PWM调制策略中非线性超越方程组无法用解析方法求解的问题,提出一种基于BP神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)的混合算法(BPNN-GA)进行求解。利用BPNN预处理单元直流侧电压与调制度,映射得到一组移相角模糊解,再将此模糊解作为GA的初始种群进行迭代寻优,得到载波移相角。最后,基于10单元CHB-MLIs对所提方法进行仿真验证,结果表明,单元不平衡情况下采用所提载波移相角计算方法可有效消除输出电压边带谐波。