关键词： 设施农业   传感器   遗传算法   贪心算法   智能布置  

摘要： 本文探讨设施农业中传感器的智能布置,选择将传统随机布置若干个点位的传感器,通过数学建模,设计合适的适应度函数,并采取改进的遗传算法,按照自适应的选择、交叉、变异等操作产生新的种群,直到完成要求的迭代次数,得出最优的传感器智能布置方案。然后利用评估函数衡量遗传算法求得的布置方案,在大多数情况下相比贪心算法更优。本系统经过多轮迭代后最优值趋于稳定,种群中所有个体适应度函数值的平均值处于收敛状态,传感器布置更加科学合理。

关键词： 在线稳定性评估   阻抗法   人工神经网络   条件分布自适应   状态估计   SimuNPS  

摘要： 大规模风电集中并网系统存在潜在的小干扰稳定风险。基于稳态运行数据的在线稳定性评估技术可为振荡预警提供关键支撑。针对风电场稳定性评估需求,基于数据驱动的阻抗稳定评估方法被提出。然而,这类方法需大量数据训练模型,难以应用于实测数据较少的场景。为此,提出一种基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估方法。该方法基于稳态数据结合状态估计评估风电场稳定性,避免了直接量测法判断稳定性的滞后问题,并降低了噪声影响。为缓解数据驱动方法所需大量数据与实测量测数据不足的矛盾,应用条件分布自适应方法,结合大量仿真数据和少量实测数据,构建了风机阻抗辨识模型。并利用状态估计得到的相角构建了风电场阻抗模型并实现了在线评估,在不明显降低精度的情况下量测成本。最后,以25机风电场并网系统为例,验证了所提方法的正确性。

关键词： 致密气藏   产能预测   集成算法   遗传算法   机器学习  

摘要： 致密气藏的开发中,准确的产能预测对于制订高效的开发方案十分重要。由于致密气藏成藏特征的复杂性和储层的显著非均质性,传统预测方法在准确性和稳定性方面常无法满足实际需求。提出了一种创新的产能预测模型ADASVRLGBM,融合了AdaBoost(Adaptive Boosting)、支持向量回归SVR(Support Vector Regression)和LGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,并使用了GridSearchCV(Grid Search Cross-Validation)对每个模型进行超参数调参,然后利用遗传算法优化各子模型的权重组合。该集成模型通过对致密气产能影响因素进行系统的相关性分析,提取出关键特征参数,构建以气井产能为输出标签的模型。研究表明,该集成模型在预测精度上显著优于单一算法,训练后模型的平均符合率达93.33%。此外,详细探讨了不同子模型对整体预测性能的贡献及其在复杂数据处理中的应用优势,为致密气藏高效开发提供了理论和实践支持,并为相关模型的应用拓展提供了有价值的借鉴。

关键词： 玻璃纤维增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物   正交试验   反向传播神经网络   遗传算法   多目标优化  

摘要： 为探索熔融沉积制造(FDM)工艺参数对玻璃纤维增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS/GF)复合材料力学性能的影响,为其应用和性能优化提供理论依据,本文通过Plackett-Burman筛选实验、单因素实验以及正交试验,探讨了各工艺参数对材料力学性能的影响,并识别出对拉伸强度和弯曲强度有显著影响的关键参数。在此基础上,基于拉丁超立方采样方法获取实验数据,通过反向传播(BP)神经网络建立工艺参数与力学性能之间的非线性预测模型。最后,通过非支配排序遗传算法II(NSGA-II)多目标遗传算法,对拉伸强度和弯曲强度进行同步优化,得到了Pareto前沿解集,展示了不同参数组合下的优化权衡。结果表明,喷嘴温度、打印层高、打印线宽和打印速度是影响材料拉伸强度和弯曲强度的最显著因素。通过多目标优化,得到了能够同时最大化拉伸强度和弯曲强度的最佳参数组合,拉伸强度和弯曲强度分别提高7.6%和7.2%以上。实验验证结果显示,优化模型的预测值与实验测得值的偏差在可接受范围内,进一步验证了所提出代理模型和多目标优化方法的有效性。

关键词： 场域理论   青年群体   短视频   内容生产   风险治理  

摘要： 移动短视频已融入社会大众的日常生活,大量青年以短视频创作者的身份进行青年短视频内容生产活动,赋予了短视频“年轻化”“时代化”的生活图景。青年短视频作为青年展现自我形象、构建文化圈层的重要场所,在资本市场下异化为脱离其本质的对抗性力量,主要表现为数字美颜下的自我沉溺、高度同质化的沉迷狂欢、技术化身体与隐私曝光、虚假摆拍之风盛行。以场域理论为视角,透视青年群体短视频内容生产的异化,发现其主要动因是场域自主性缺乏加剧青年短视频秩序失衡、资本争夺诱发青年短视频内容失实和惯习制约造成青年短视频策略失调。基于此,应明确责任,确保短视频场域有序运行;规制资本,重建短视频场域良好秩序;重塑惯习,培养青年创作者数字素养,以优化短视频场域,从而形成风清气正的短视频生态空间。

关键词： 多输出支持向量机   遗传算法   周期来压   灰色相关度分析   随机森林算法  

摘要： 为了实现对综采工作面周期来压步距和强度的精确预测,通过灰色相关度分析法提取了7种对综采工作面周期来压产生显著影响的因素。鉴于一般智能算法仅能构建单输入单输出模型的问题,构建了由遗传算法优化参数的多输出支持向量机(GA-MSVR)预测模型。试验结果显示,GA-MSVR模型在预测周期来压步距和强度方面展现出更出色的优势。为了突显GA-MSVR模型性能的优越性,将其与GA-RF、常规的MSVR以及RF模型进行了对比试验,结果表明,经遗传算法优化的模型具备更优的预测性能,且MSVR模型比RF模型的优势更显著。由此可见,GA-MSVR能够较好地描绘地质条件和开采工艺影响周期来压的复杂非线性关系。

关键词： 对转桨   适伴流   最佳环量分布   神经网络   遗传算法   涡格法  

摘要： 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。

关键词： 自编码器   遗传算法   机械制造  

摘要： 提出了一种基于自编码器和遗传算法的混合智能机械制造流程优化系统。该系统利用自编码器对高维制造数据进行降维,然后使用遗传算法在压缩的特征空间中搜索最优的制造参数组合。这种方法既能有效处理复杂的非线性关系,又能在大规模搜索空间中快速找到近似最优解。实验结果表明,该系统在提高生产效率、降低能源消耗、减少废品率和提升产品质量方面均取得显著成效,为制造业的智能化和精细化管理提供了创新性的解决方案。

关键词： 井位优化   遗传算法   生产潜力   产量预测模型   混合优化流程  

摘要： 确定合理的井位是一件非常具有挑战性的任务,主要是因为影响油藏生产动态特征的地质因素和工程因素复杂多变,且非线性十分严重。由于深水油藏物性条件比较好,开发策略上通常采用“稀井高产”的方法。目前国内一般采用的是规则井网布井技术,但这种布井思路并不适用于“稀井高产”模式下的不规则布井方式。文中以遗传算法为基础,结合油藏生产潜力图和Gompertz产量预测模型作为辅助技术手段,同时充分考虑井位优化的目标函数、约束条件以及相应的惩罚函数,提出了一种混合遗传算法井位优化流程实现井位快速优化。实例应用表明,该混合遗传算法优化流程优化结果相对于其他方法,在优化效果和优化时间上具有较好的优势,在尽量减少对油藏数值模型调用的条件下,研究成果能够快速完成井位优化,研究成果对于不规则井网的布井方案具有重要指导意义。

关键词： 热障涂层   界面分析   相对位置   响应面法   遗传算法  

摘要： 热障涂层(TBCs)微观结构之于界面最大应力及其位置的影响,对TBCs破坏机理的研究具有重要意义。首先,基于带TBCs圆管试验,建立有限元模型;然后,利用响应面法研究陶瓷层(TC)厚度、黏结层(BC)厚度、界面波长、界面幅值和氧化层(TGO)厚度对最大应力及相对位置的影响;最后,综合考虑最大应力和相对位置,采用遗传算法对TBCs微结构进行优化设计。研究结论如下:按照强弱程度排序,影响最大应力的因素依次为幅值、波长、TGO厚度、TC厚度、BC厚度,影响相对位置的因素依次为TGO厚度、幅值、波长、BC厚度、TC厚度;以最大应力350 MPa为约束条件,以相对位置最小为优化目标得到TBCs微观结构的最佳组合为TC厚度100μm, BC厚度50μm,界面波长59.3μm,界面振幅15μm;最佳组合的最大应力为350 MPa,相对位置为0.250。研究结论可为TBCs的损伤分析和制备提供理论指导。