关键词： 铝电解   自适应建模   双层无迹卡尔曼滤波   人工神经网络   电流效率  

摘要： 针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性.

关键词： 人工智能   高职   计算机专业  

摘要： 随着信息技术的迅猛推进,人工智能(AI)技术已成为驱动社会各行业转型升级的核心力量。在高职教育领域,人工智能与计算机专业的深度融合为教学的全面革新提供了思路和工具。本文剖析了在人工智能技术广泛应用的背景下高职计算机专业教学的现状,不仅局限于教学内容的适时更新;还关乎教学模式和方法的创新,以满足学生多元化、个性化的学习需求等。在人工智能背景下,就高职计算机专业教学存在的现状和问题,提出了自己的策略,旨在通过科学的重构课程体系、创新教学模式和方法、整合与优化教学资源等措施,培养能够适应未来技术变革、具备高度专业素养、创新思维和实践能力的计算机专业人才。

关键词： 场反等离子体   磁压缩电源   电源设计   耦合模型   遗传算法  

摘要： 磁压缩电源主要用于为压缩磁体供电,以形成压缩场反等离子体所需的磁场位形,是磁压缩系统中的重要组成部分。压缩磁体线圈数量众多,线圈之间耦合关系复杂,导致求解形成目标磁场所需的电源参数非常困难,对电源设计带来一定挑战。提出了一种基于遗传算法的磁压缩电源参数设计方法,以提高参数设计效率。根据磁压缩电源工作电路拓扑及线圈之间的耦合关系,推导了磁压缩电源系统的物理模型。在物理模型的基础上,提出了基于遗传算法的磁压缩电源参数设计方法,并阐明了该方法的基本原理。编写了算法代码并建立了MATLAB仿真模型,在理想情况及实际工程两种设计情况下对HFRC磁压缩系统电源参数进行了优化设计,得到了优化磁场与目标磁场位形基本一致的结果。同时建立了MAXWELL仿真模型对比分析,两种模型的输出结果吻合度很高,验证了该方法在电源设计时的有效性和准确性。

关键词： 横向运动控制   路径跟踪   遗传算法(GA)   线性二次型最优控制(LQR)  

摘要： 针对转向机器人路径跟踪问题,设计了基于遗传算法优化的线性二次型最优控制器(LQR)。首先建立车辆二自由度“自行车”动力学模型,得到车辆横向误差模型。然后构建横向误差目标函数,设计线性二次型最优状态调节器(LQR),得到控制车辆的前轮转角。进一步地,在控制环中加入前馈控制以消除稳态误差。在此基础上,采用遗传算法迭代优化权重矩阵Q、R来改进LQR控制器。经过Simulink与Carsim联合仿真表明,采用遗传算法优化后的LQR算法相较于未优化的LQR,横向误差减小了53%,并且大大节省了找寻最优权重矩阵的时间。

关键词： 靶站设计   遗传算法   蒙特卡罗模拟   屏蔽准直器   飞行时间法  

摘要： 为获得高能量分辨率的中子束流,本文对高重频中子源靶站进行了引出结构设计。以未碰撞中子数目、占比以及周围中子数目为目标函数,以靶与准直器的距离、准直器的内径和材料厚度以及真空管道的内径为参数变量,通过遗传算法与蒙特卡罗模拟耦合的方式对中子引出管道的结构组成进行了优化。结果表明,相较于初始方案,优化方案的周围总中子通量降低了3.6%,使用的准直器材料总厚度减小了约30%,真空管道的内径减小了7.17 cm,并提升了测量区域内0.8%的未碰撞中子占比。优化后整体结构的周围剂量率低于1μSv/h,满足剂量防护的要求,在距离靶5 m处管道中心直径50 mm范围内的中子通量相对均匀分布。

关键词： 相控阵天线   隐身通信   遗传算法   波束展宽  

摘要： 有源相控阵天线用于机间通信和数据传输,有利于实现编队内飞机间的隐蔽通信。为增强通信覆盖和射频抗截获能力,采用多个二维有源相控阵天线实现全机4π空域覆盖,机间通信和数据传输则采用点波束对准和跟踪技术。其中,波束宽度对通信扫描入网速度和射频抗截获能力具有决定性影响。文章利用遗传算法作为阵列方向图综合算法,通过MATLAB编程仿真计算得到宽波束相位权值。将计算得到的相位权值在相控阵天线中进行应用和实测验证。结果表明,通过仅相位加权的方法可以在不损失天线发射通道有源功率的同时展宽波束宽度,该方法可以解决大规模阵列天线波束宽度过窄导致通信入网较慢的问题。

关键词： 弯-扭-轴耦合   遗传算法修形   传动误差   振动幅值  

摘要： 斜齿轮在制造、安装及工作时受力受热,导致实际啮合点偏离理论啮合点,从而产生偏载振动,为解决该问题,以斜齿轮传动系统为研究对象,采用集中质量法建立8自由度斜齿轮传动系统弯-扭-轴耦合动力学模型,应用4阶龙格库塔法求解斜齿轮动力学模型,获得斜齿轮传动系统在啮合点法线方向的振动幅值、振动速度等动力学特征,并据此说明以ISO传统方案为基础的遗传算法修形相较于传统方案修形的优势。结果表明:采用传统方案修形对齿轮传动误差的减小量为68.5%,对振动幅值的减小量为34.38%;以ISO传统方法为基础的遗传算法修形对齿轮传动误差的减小量可达81.4%,对振动幅值的减小量可达43.6%,修形效果远高于传统修形。本研究对齿轮传动系统的减振降噪及降低生产成本具有借鉴价值。

关键词： 液压系统   油液分析   故障诊断   遗传算法   信息融合  

摘要： 采用油液分析技术对液压系统进行故障诊断和状态监测对保障其可靠运行,防止事故发生具有重要的经济和工程意义。受采样条件和测试费用的限制,油液样本相对较少;油液分析技术种类多,每种技术只能够在一定的知识范围内对液压系统的运行状态做出诊断,且准确率往往偏低。针对以上问题,采用信息融合思想,构建基于量子多种群遗传算法(QMPGA)参数寻优的最小二乘支持向量机(LSSVM)油液分析信息融合故障诊断模型。将该模型用于挖掘机液压系统故障诊断对比发现,该模型相较于BP神经网络、LSSVM和基本遗传算法(GA)参数优选的LSSVM模型,具有更高的故障诊断准确率,且对小样本情况下的故障诊断具有一定的参考价值。

关键词： 点云数据   噪点去除   遗传算法   统计滤波   激光雷达  

摘要： 随着三维传感技术的发展,点云数据在地形测量和其他应用中的使用越来越广泛。然而,由于受气象条件、地形环境及设备等因素影响,采集到的点云数据中含有大量的噪点,致使点云数据的精度下降。本文提出了一种基于遗传算法优化统计滤波的点云噪点分类与去除方法,该方法可以在不同地形条件下自适应地选择最佳参数,有效提高点云去噪的效率和精度,保留原始地物特征。

关键词： 形状优化   和声搜索算法   混合遗传算法   自适应遗传算法  

摘要： 为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构形状优化的发展与创新,依据和声搜索算法和遗传算法的基本原理,提出一种新型混合遗传算法-和声搜索遗传算法(遗传算法与和声搜索算法的混合是通过在遗传算法操作后嵌入和声搜索算子),同时对遗传算法中交叉变异分三种情况进行自适应改进,引入精英主义等改进措施,并对和声搜索算法进行离散变量和连续变量混合变量处理,建立了基于和声搜索混合遗传算法的桁架结构形状优化方法。在优化过程中,对节点坐标和截面面积两个不同类型的设计变量进行统一考虑,解决了两类变量耦合困难的问题。通过两个典型算例分析,结果表明,和声搜索遗传算法(Harmony Search Hybrid Genetic Algorithm,HS-GA)具有高效的收敛速度,全局能力强;与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、启发式粒子群优化(Heuristic Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,以及其他优化算法相比,优化效果明显,是一种适用于桁架结构形状优化的方法。