关键词： 快速消解   动态反应池(DRC)   电感耦合等离子体质谱   富硒微生物   硒  

摘要： 文章采用动态反应池技术,以甲烷为反应气,通过优化甲烷气体流量及剔除参数(RPq)来消除~(80)Ar_2对~(80)Se测定的干扰,成功建立了快速消解-动态反应池电感耦合等离子体质谱技术测定富硒微生物中硒含量的方法。实验结果表明,在甲烷气流速为0.6 m L/min、RPq为0.65时,有证标准物质的检出限、准确度、精密度及加标回收率等指标均能满足要求。本方法的样品处理耗时短、操作简单,检出限低,可满足大批量富硒微生物中硒含量的测定需求。

关键词： 拆解序列规划   机器人并行拆解   混合整数线性规划模型   遗传算法   强化学习  

摘要： 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。

关键词： 扎根理论   竞技武术   武术运动员   竞技身份   身份认同   认同转向  

摘要： 以建构主义扎根理论为方法论基础,探究武术运动员竞技身份的建构过程及其竞技身份消解和认同转向的成因。经过4轮编码,建构武术运动员身份建构及认同转向理论模型。研究表明武术技艺精进、竞技目标驱动、社会环境塑造、文化符号构建4个因素共同建构武术运动员的竞技身份。随着竞技生涯过渡与结束,身份认同在职业与场域的影响下呈现不同程度的演变。其中,受到外部因素文化传统召唤、竞技环境挑战、群体理念冲突,以及个体因素传统哲学内化、武术价值再审视的影响,竞技身份逐渐消解,转向对传统武术认同的回归。基于此理论模型,提出未来发展路径:守正固本,德技双修;和合共生,认同共塑;承古启新,因时而进。

关键词： 高速椭偏测量   弹光调制   遗传算法   图像拟合仿真  

摘要： 针对单弹光椭偏测量技术需锁相多个周期信号、无法快速获得样品光学椭偏参数和薄膜厚度等问题,提出一种基于弹光调制器(PEM)偏振调制和单调制周期遗传算法参数提取的高速单弹光调制椭偏测量方法,该方法的时间分辨率可达μs量级。为保证算法的精度与稳定性,利用系统输出单个调制周期干涉信号的极值对系统PEM的相位延迟幅值(δpeak)进行校准并且确定样品的光学椭偏参数范围。通过该校准方法可以确定待测参数范围,大幅缩短计算时间,提升计算精度。对空气以及61.4 nm和100 nm厚度的硅上镀二氧化硅样片进行测量,实验表明该系统PEM的静态相位延迟(δstatic)在测量范围内稳定波动,最大偏差为0.0073 rad,标准差为0.0033 rad,δpeak与FPGA输出信号的占空比线性拟合系数R2为0.9995;样品薄膜测量厚度与其真值的相对误差小于0.1%且偏差在1 nm以内,椭偏参量测量所需调制信号时间为8.3μs,较传统弹光锁相椭偏方法快1~2数量级。该方法实现的高速单弹光调制椭偏测量技术具有较高的精度和稳定性,为后续研究高速多弹光调制椭偏技术奠定基础。

关键词： 晶粒长大   Inconel   X-750高温合金   晶粒尺寸   不均匀度   人工神经网络  

摘要： 为了深入研究Inconel X-750高温合金的晶粒长大行为,使用人工神经网络对其进行了表征和预测。通过晶粒长大试验获得了Inconel X-750高温合金在不同保温时间和温度下的晶粒尺寸分布,研究了保温时间和温度对晶粒尺寸及其不均匀度的影响。通过将保温时间和温度作为输入,将平均晶粒尺寸和晶粒尺寸变异系数作为输出,构建了基于人工神经网络的包含晶粒不均匀度的晶粒长大模型。采用构建的晶粒长大模型对宽泛的工艺参数范围内的晶粒尺寸和晶粒不均匀度进行预测,建立了等温条件下晶粒尺寸、晶粒不均匀度、保温温度和保温时间之间的响应关系。结果表明,该晶粒长大神经网络模型具有较高的精度。

关键词： Halbach磁体阵列   无铁心直线电机   分段磁体   遗传算法   电机性能  

摘要： 以3槽4极Halbach磁体阵列无铁心直线电机为研究对象,通过有限元建模与遗传算法优化相结合的方法,深入分析了矩形磁体分段数、宽度及背铁材料对电机性能的影响。研究结果表明,背铁材料与磁体分段数是决定磁体优化尺寸的关键因素,当背铁采用铁磁材料时,增加磁体分段数可有效提升电机电磁性能,提高平均推力、降低推力波动并减小漏磁,但是会导致U形两排磁体间的吸引力和电机的机械强度增大,使得制造成本上升、经济性降低。因此,实际应用中需要综合考虑性能与经济性的基础上选择优化设计方案。

关键词： 长短期记忆(LTSM)   含水率预测   热风干燥  

摘要： 中药饮片烘干含水率因难以连续监测而无法精准控制。对此,基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)人工神经网络预测模型,通过传感器网络采集温湿度及风速等数据,利用64个隐藏层LSTM单元进行处理,采用Adam优化器对含水率进行多步预测。实验结果表明,基于LSTM的中药饮片干燥含水率预测模型展现出色的预测性能,其均方误差(Mean Square Error,MSE)达到0.0023,含水率预测偏差控制在0.5%以内,能显著提升中药饮片干燥过程中含水率控制的精确度和稳定性。

关键词： 人工智能   大气环境领域   模糊逻辑   遗传算法   人工神经网络  

摘要： 近年来,人工智能技术迅速发展,引起了各领域研究人员的关注,在农业、气候、安全、环境等不同学科领域均取得了丰硕成果。首先对模糊逻辑、遗传算法、人工神经网络、支持向量机、轻量级梯度提升机等人工智能技术的基本原理、技术特征和适用范围进行了总结,重点阐述混合智能系统的技术先进性和优势;其次,以大气环境领域为例,调研了人工智能技术在环境领域的应用进展,借助具体案例说明了常见的输入参数类型和性能评价指标;最后,从环境要素数据集、模型训练方式、算法自有缺陷3个方面分析了现阶段人工智能技术在大气环境领域存在的挑战,提出了人工智能技术在大气环境领域未来的应用发展趋势主要为混合智能系统组合研究、多环境要素综合分析及其与环保平台的协同应用。

关键词： 电感耦合等离子体质谱法   全自动石墨消解   土壤   重金属元素  

摘要： 取0.2000 g土壤样品置于50 mL聚四氟乙烯消解管中,用少量水润湿,以4.5 mL盐酸、1.5 mL硝酸、3 mL氢氟酸和1 mL高氯酸为消解体系,于全自动石墨炉消解仪中按照程序进行消解,取出冷却10 min,用5%(体积分数)硝酸溶液定容至25 mL,分取2.5 mL,用2%(体积分数)硝酸溶液定容至25 mL,与10μg·L^(-1)的185Re、103Rh混合内标溶液在线混合后,采用电感耦合等离子体质谱法测定砷、铜、铅、锌、铬、镉、镍等7种重金属元素的含量。结果表明:7种重金属元素的质量浓度在一定范围内和对应的信号强度与内标信号强度比呈线性关系,检出限(3s)为0.008~0.07 mg·kg^(-1)。对土壤标准样品GSS-29、GSS-31、GSS-34进行准确度和精密度试验,测定值的相对误差的绝对值均小于7.0%,除镉元素外的6种重金属元素测定值的相对标准偏差(n=6)均小于5.0%;与传统的电热板消解法相比,本方法的准确度和精密度更优。

关键词： 钢铁工业   能耗预测   灰色关联分析   遗传算法   时间卷积神经网络   双向长短期记忆神经网络  

摘要： 针对钢铁工业能耗数据中存在的周期性强、波动性大等特性,为进一步提高钢铁工业能耗预测的准确度,提出了一种融合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的深度学习模型GRA-TCN-BiLSTM。模型首先通过灰色关联分析(Grey Correlation Analysis, GRA)处理原始数据,降低计算复杂度;然后,集成时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的深度特征提取能力与双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的深度多维时序感知能力,充分捕捉复杂动态数据中的全局时序模式与局部依赖性,在此过程中融合遗传算法优化超参数配置,提高计算效率。通过2组消融试验验证了模型各部分对总体性能提升的有效性;通过与7种能耗预测领域常用模型的预测结果对比,所提模型的平均绝对误差(Mean Absolute Error,E_(MA))、均方根误差(Root Mean Square Error,E_(RMS))和决定系数(R-Square,R^(2))均优于其他模型。其中,所提模型较基础结构模型在E_(MA)上的提升最高可达33.33%,在E_(RMS)上的提升最高可达35.60%;较强化组合模型在E_(MA)上的提升最高可达64.97%,在E_(RMS)上的提升最高可达51.29%,显示出其在捕捉高层抽象特征和时间依赖性方面表现突出,具有更高的预测性能。同时,所提模型在计算效率上表现良好,实现了性能与资源利用之间的协调平衡。