关键词： 时程深度学习   物理方程约束   稀疏已知信息   时程重构   人工神经网络   流场表征  

摘要： 机器学习是流场表征的有效研究手段,基于数据驱动的神经网络模型缺乏物理机制的可解释性,且在可用训练样本较少时数据驱动的训练方法难以获得准确的模型。针对此问题,该文构建了流场测点时程的人工神经网络模型,并辅以流体的控制方程修正模型的输出,提出了考虑物理约束的流场时程机器学习表征方法。采用神经网络方法来表征不同位置处的流场时程,并用已知测点处的样本时程进行模型训练;使用模型的输出计算流动控制方程的误差,用以修正数据驱动的模型参数。以低雷诺数方柱绕流场为例,讨论了流场时程特征表征模型的可行性和物理约束方法的精度。结果表明:该文提出的方法通过引入流动控制方程的约束,使得模型可在较少已知测点数据的情况下获得更准确、更符合物理规律的流场时程表征模型。

关键词： 边缘计算   区域协同   配网线路   遗传算法   故障定位  

摘要： 配网线路分布广泛且运行环境复杂多变,增加了配网线路故障定位的难度。为此,提出基于边缘计算和区域协同的配网线路故障定位方法。利用边缘计算的分布式处理能力和区域协同的优势,通过区域协同实现故障信息的同步采集,并利用部署的边缘计算节点,运行SVM和遗传算法,进行故障区域的初步判断和精确定位。结果表明,设计方法的配电网线路故障定位准确率平均值为97.22%,定位时间平均值为1.46 s,证明了该方法定位的准确性。

关键词： 雪梨   口感指数   近红外漫反射光谱   遗传算法   自举软收缩算法   偏最小二乘回归法  

摘要： 口感指数(TI)由可溶性固形物含量(SSC)与可滴定酸(TA)含量的比值表示,用于衡量梨的口感、成熟度和风味。为了快速准确地检测梨果实的TI,采用近红外光谱技术结合多元分析算法,通过微型近红外光纤光谱仪采集195份雪梨样品的漫反射光谱数据,并对TI值进行全局数值变换。使用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、自举软收缩(BOSS)算法及蒙特卡洛竞争性自适应重加权采样法选取特征波长数据,结合偏最小二乘回归法建立定量预测模型。结果表明,基于GA-BOSS选取的22个特征波长建立的PLSR模型表现出较高的性能,校正集和预测集的相关系数(Rc和Rp)分别为0.971和0.983,模型具有较高的拟合效果和预测准确度。该方法实现了梨果实TI的快速、无损检测,为梨品质的实时监测提供了一种可行的技术方法。

关键词： 酸消解   ICP-MS   稀土元素形态分析   土壤痕量分析  

摘要： 本研究旨在优化酸消解-ICP-MS联用技术,以实现土壤中痕量稀土元素形态分布的精准测定。通过系统优化酸消解前处理流程,集成碰撞反应池干扰消除技术,并构建分级提取-ICP-MS联用方法,实现了土壤中稀土元素可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态及残渣态的精准定量。方法检出限低至0.01μg/kg,回收率稳定在85%-110%。实际应用于包头稀土矿区周边土壤样本分析,揭示了不同区域稀土元素的形态分布特征及生态风险,为土壤稀土污染防控提供了技术支撑。

关键词： 煤矿通风   遗传算法   粒子群优化算法   网络解算优化   风机功耗  

摘要： 针对煤矿复杂通风网络解算效率低与动态适应性不足的问题,提出一种遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)。以矿井通风基本定律和矿用风机特性曲线为约束,建立以最小化通风功耗为目标的优化模型。为克服GA收敛速度慢的缺陷,选取随机竞争与算术交叉-高斯变异算子组合提升种群多样性,增强全局收敛性并避免局部最优;针对PSO的早熟现象,设计潜力粒子替换与冗余粒子重启的淘汰策略,并提出基于适应值标准差的自适应惯性权重调节策略,提高算法全局搜索能力;结合学习因子的动态协同机制,实现全局探索与局部优化的动态平衡。结果表明,优化后的通风机功耗降低16.86%,证明GA-PSO在收敛速度和优化能力方面显著优于单独应用GA或PSO,有效克服了传统方法在复杂风网中的早熟收敛与维度灾难问题,为矿井通风系统节能与安全调控提供理论支撑。

关键词： 联轴器磨损   故障机理   振动特征   机理模型   遗传算法  

摘要： 针对设备联轴器磨损故障分析过度依赖专家经验的问题,提出一种基于机理规则的联轴器磨损故障模型。首先,通过剖析联轴器柱销磨损故障劣化过程,建立其等效系统动力学模型,指出其故障发生时振动信号中会出现周期性的冲击特征,振动频率主要表现为2f0、3f0、4f0等高阶谐波(f0代表设备一倍转频),且靠近联轴器两侧轴承位置处的振动特征较为显著;其次,利用振动特征提取函数、逻辑运算函数以及遗传算法优化模型关键参数阈值,将专家诊断经验刻画为计算机语言可识别的机理规则模型,并通过三种不同设备的历史故障标签数据对建立的机理规则模型进行有效性和准确性验证,其准确率高达96%以上;最后,将此模型部署于某余热发电机组状态监测系统进行实时计算,系统触发循环水泵联轴器磨损故障报警,报警结果与专家分析结果一致,且与设备检修实际拆检结果吻合。研究结果表明,基于机理规则模型的联轴器磨损故障诊断研究方法具有重要的工程应用价值,并可为其他故障模式的机理规则模型建立提供方法支撑。

关键词： 遗传算法   小叶轮   工艺参数   优化分析  

摘要： 文章针对传统参数优化方法依赖经验试错的局限性,采用遗传算法作为优化工具,充分利用其全局搜索能力来寻找小叶轮工艺参数最优解。在优化过程中明确约束条件,确保加工过程的安全性,设定适应度函数。为验证优化效果,进行数控加工实验,结果表明,基于遗传算法的工艺参数优化,提高了小叶轮的加工质量,具有明显的有效性。

关键词： 高校宿舍分配   个性化需求   多约束优化   贪心算法   遗传算法   粒子群优化  

摘要： 根据学生生活习惯、性格爱好等特征允许学生自主选择宿舍和舍友,已成为当前高校宿舍资源合理分配的热点与难点问题。通过预调查获取影响学生宿舍满意度的关键因素,综合运用改进的贪心算法、遗传算法和粒子群优化算法,提出一种基于学生特征属性的宿舍分配算法。该算法在确保高效计算的同时,通过优化特征匹配机制,能够有效缩小宿舍成员间的特征差异,提升分配效率。模拟仿真实验表明,与传统算法相比,该算法在整体分配效果上展现出更高的精确度和更好的用户适应性。

关键词： 人工神经网络   随机森林   用水量   SHAP方法   PDP  

摘要： 区域用水量影响要素及其关联规则识别对于合理预测用水需求和优化配置水资源具有重要意义。本文基于珠三角地区历年水资源开发利用数据和经济社会发展统计数据,利用随机森林(RF,random forest)和人工神经网络(ANN,artificial neural network)两种机器学习模型,并综合采用SHAP(shapley additive explanations)和部分依赖图(PDP,partial dependence plots)方法,系统识别了珠三角地区用水量影响要素及其与用水量的关联规则,揭示了各影响要素贡献度的时空变化特征。结果表明:用水量影响要素按重要度排序依次是GDP、人口规模、耕地面积、人均水资源量、农田实灌单位面积平均用水量、城镇人均生活用水量;ANN模型和RF模型决定系数平均值分别在0.94和0.92以上;用水量影响要素空间上呈现中心城市以人口为主导、周边地区以耕地面积为主导的特点;珠三角地区用水量对于人口规模和耕地面积变化的响应最为明显。研究可为珠三角地区未来用水需求预测以及水资源空间均衡配置提供科学依据与技术支撑。

关键词： 微波消解   ICP-MS   蔬菜   元素  

摘要： 目的探究电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时快速测定蔬菜中锂(Li)、硼(B)、铝(Al)、矾(V)、铷(Rb)等26种元素的方法,为蔬菜中多元素的快速测定提供方法参考。方法以常见的8种蔬菜为样品,前处理采用微波消解方式,选择合适的赶酸条件(60℃赶酸0.5 h)和定容体系[含金(Au)250μg/L的5%硝酸(HNO3)溶液],保证汞结果的准确性。通过在线引入内标物质、选择恰当的同位素和碰撞(KED)模式消除干扰,并以实际样品(长豆角)加标和菠菜标准物质验证方法的准确性。把26种元素按不同浓度配制成一条曲线和测定模式的选择,减少了样品测定时间。结果26种元素检出限范围为0.001~0.462 mg/kg,各元素的线性相关系数(r)均>0.9990,样品加标回收率为88.89%~115.67%,菠菜标准物质的结果满足证书要求。结论该方法易于操作,多元素测定检出范围宽、准确度高、用时较短,适用于蔬菜样品中多元素的同时快速测定。