关键词： 电热消解仪   电感耦合等离子体(ICP)   钛   快速检测  

摘要： 建立了一种基于电热消解与电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)检测糖果制品中钛含量的新方法。样品经电热消解处理,于180℃赶酸至1.0 mL近干后,用硝酸溶液(1:19(V:V),配制过程:量取50 mL硝酸,缓慢加入950 mL水中,混匀)定容至50 mL,再通过ICP-OES外标法定量分析。试验结果表明,钛在质量浓度0.05～2.00μg/mL内呈现良好的线性关系(相关系数(r)>0.999 9),检出限和定量限分别为0.273和0.910μg/L。相比传统微波消解法,该方法操作简便、安全性高、成本低,适用于糖果制品中钛的快速检测。

关键词： 故障预测   遗传算法   虚拟网络功能   可用性   备份  

摘要： 在网络功能虚拟化（NFV）环境中，虚拟网络功能及其基础设施的故障可能会严重损害服务功能链的可用性，并影响整体网络性能，这已成为NFV架构中的核心挑战之一。为了应对这一难题，提出了一种基于遗传算法的服务功能链贪心备份方法。首先，提出一种基于生成对抗网络（GAN）的边缘节点故障预测模型，以预测节点的健康状况；其次，优先选择能够显著提升系统可用性的VNF作为备份对象，从而减少所需的备份VNF数量；最后，利用遗传算法的迭代优化，为需要备份的VNF部署最优的节点和链路，提出一种确保服务功能链高可用性的备份方法。仿真结果表明，相比KSP方法，该方案将资源消耗降低32%，服务链请求接受率提升11%，平均备份比例稳定维持在0.5。该方法通过“预测-筛选-优化”的闭环机制，显著提升了动态网络环境下服务链的鲁棒性与资源利用效率。

关键词： 改进遗传算法   路径规划   双层模糊控制系统  

摘要： 为提升移动机器人在复杂道路环境下执行多任务时的路径安全性与规划效率，提出了一种结合双层模糊控制系统和改进遗传算法的方法，以应对移动机器人路径规划中复杂道路环境与多元化任务安全性的挑战。该方法首先构建了一个基于专家系统的双层模糊控制系统：第一层将复杂路况和障碍物转化为道路安全度等级，第二层结合任务安全等级生成遗传算法的适应度权重。通过引入道路安全因素优化遗传算法的适应度函数模型，增强路径规划的安全性。算法实现上，采用伯努利混沌映射、Gaussian算子和Symmetrical Sigmoid算子优化选择、交叉、变异操作，提升了全局搜索能力和效率。实验表明，该方法相较于其他算法，路径距离最大减少5.9%，转弯次数最大减少85.7%，且在多种对比实验中表现出优异的普适性和鲁棒性，有效解决了复杂道路环境与任务安全需求之间的关系。

关键词： 高温高压长输蒸汽管道   热膨胀   柔性支撑   遗传算法  

摘要： 高温高压长输蒸汽管道作为工业系统中重要的热能传输通道,其在运行过程中因温度和压力变化引起显著的热膨胀效应,若未加以合理控制,将严重威胁管道结构的安全性与系统运行的可靠性。本文针对热膨胀引起的管道变形、应力集中及其潜在风险,系统分析了蒸汽管道在高温高压工况下的热力响应特征,研究了柔性支撑技术在缓解热膨胀影响中的应用原理、结构形式与设计要点。

关键词： 雾化喷嘴   VtD模型   正交试验   遗传算法   结构优化  

摘要： 雾化喷嘴是液压传动系统的末端执行元件，可将水或油等流体介质进行雾化，其雾化性能对消防灭火、农药喷洒和降尘清洁等应用场景的工作效率有显著影响。以一种典型压力旋流式雾化喷嘴为研究对象，采用VoF to DPM(VtD)多相流模型、Realizable k-?湍流模型和网格自适应技术建立流场仿真模型，分析喷嘴雾化原理，探究在不同入口压力下喷嘴雾化锥角和雾滴平均粒径的变化规律。以喷嘴旋流槽宽度、旋流槽数量、喷嘴直管段长度和喷嘴直径为设计变量，喷嘴雾化锥角和雾滴平均粒径为目标变量设计正交试验，结合神经网络与非支配排序遗传算法，优化喷嘴关键结构参数。优化后喷嘴的雾化锥角为64.14°，平均粒径为0.102 mm，相比于初始设计模型，分别提升了8.6%和5.1%。经试验验证，雾化锥角和系统流量的仿真与试验结果最大误差分别为6.2%和6.6%。本研究可为喷嘴类产品的雾化射流机理研究提供理论支持。

关键词： 基坑工程   墙体位移   反演分析   遗传算法   动态预测  

摘要： 通过对基坑墙体动态反演分析方法进行优化，根据墙体监测位移对基坑土体的水平反力比例系数、黏聚力、内摩擦角3个参数进行反演分析，使用反演得到的最优参数计算后续开挖步支护墙体的水平位移，并开发基坑支护结构设计分析软件应用于实际工程中。结果表明：基坑支护墙体反演预测位移与实测位移相符，最大误差为4.41%，反演结果准确，预测结果可为后续施工提供参考。

关键词： 海底底质分类   多源数据   遗传算法   XGBoost   机器学习  

摘要： 海底底质类型的精确识别对了解底栖海洋群落的分布和规划海洋资源可持续开发至关重要，机器学习算法是识别底质类型的有效手段。针对岛礁单一声学数据底质分类局限性，融合多光谱遥感数据为解决该局限性提供了新思路。本研究提出了一种融合多光谱遥感数据和多波束数据、基于特征选择和遗传算法——极限梯度提升算法（Genetic Algorithm-Extreme Gradient Boosting, GA-XGBoost）的多源数据海底底质分类方法。首先对WorldView-2多光谱数据和多波束数据进行预处理，统一地理坐标系统并进行空间分辨率配准；然后提取多光谱影像的光谱特征、测深数据的地形特征及反向散射强度纹理特征，组成18维特征参数，基于XGBoost(Extreme Gradient Boosting)算法结合向前逐步特征选择从18维特征中选出12维最优特征子集；之后构建GA-XGBoost分类模型，分别使用为解决该局限性提供了新思路及多源数据训练和测试模型，与BP(Back Propagation neural network)、 GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)和XGBoost分类算法的精度对比分析；最后，应用最优的GA-XGBoost模型对整个研究区底质进行分类并可视化。实验结果表明，该方法在海底底质分类中的总体精度达91.23%,Kappa系数为0.87,F1分数为91.18%，显著优于单一数据源输入及对比算法。表明GA-XGBoost为海底底质快速、准确分类的一种新的有效解决方案。

关键词： 数字资本主义   大学生审美消费   消费异化   审美消费回归  

摘要： 在数字资本主义背景下，大学生作为审美消费中的主要群体，其消费目的、消费内容、消费行为等方面出现异化，呈现出符号崇拜消解精神追求、娱乐至上侵蚀审美深度、技术操控催生非理性消费行为等多维表征。从马克思主义政治经济学视角来看，其动因在于生产端的数字资本重塑审美生产逻辑、流通端的数字技术催生审美消费欲望以及消费端的大学生群体缺乏正确审美消费认知。对此，应从规范数字资本、加强技术治理、提高大学生审美消费认知三方面着手，推动审美消费回归本质，助力大学生成长成才。

关键词： 超声振动   磨削   表面形貌   多目标优化   遗传算法  

摘要： 超声振动辅助磨削通过在传统磨削基础上叠加高频微幅超声振动，不仅具有材料去除率高，表面质量高且损伤小等优点，而且能够解决砂轮堵塞等问题。但是超声振动辅助磨削中磨粒与工件接触的复杂性，对该过程材料去除机理的深入理解存在困难。因此，通过分析超声振动辅助磨削运动学特性，建立磨粒相对工件的运动模型，考虑砂轮表面形貌与超声振动的影响，建立了砂轮表面形貌理论模型，采用数值方法对超声磨削表面形貌进行仿真，分析了不同加工参数对表面形貌的影响。通过仿真结果和试验结果的比较，验证了仿真方法的有效性。此外，通过中心复合设计响应曲面试验得到表面粗糙度的二次回归预测模型，分析了加工参数交互作用对于表面粗糙度的影响。针对超声振动辅助磨削表面质量与加工效率相矛盾的问题，利用遗传算法对表面粗糙度与材料去除率进行多目标优化，最后通过试验验证了优化结果的准确性。