关键词： 压力温度传感器   双面还原钛酸锶   人工智能  

摘要： 目前已经商用的压力温度传感器主要采用了微电子力学系统的工作原理。该系统具有测量精度高，能够在恶劣条件下工作等优点。但是它的制造工艺复杂，制造设备价格昂贵，导致传感器生产成本较高。本文提出了一种采用双面还原钛酸锶进行压力温度联合测量的实验方案，测得压力与温度的灵敏度均优于现有商业压力与温度传感器(10-5Pa-1,10-2K-1)，并使用了人工智能拟合了还原钛酸锶的电阻-压力-温度的实验函数关系，克服了还原钛酸锶电阻-压力-温度之间关系高度非线性这一缺点。本文为找到工业界实用、廉价的压力温度联合传感器提供了一种新的平替方案。

关键词： 数字孪生   流水线车间   调度优化   遗传算法   约束偏差  

摘要： 针对传统车间调度过程中经常忽略的加工设备故障、维修、物料运输阻塞等干扰因素及其实时性差、理论与实际偏差大等问题，提出一种基于数字孪生的遗传算法流水线车间调度方法。基于矿井实际生产过程的需求，构建了数字孪生流水线车间调度仿真模型，通过遗传算法解决生产设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。以某缸盖自动化流水线车间调度为例，添加并利用甘特图分析了理想状态、双扰动、多扰动条件下调度优化，证明了该算法与实际生产相比加工速度更快，理想状态、双扰动、多扰动条件下加工时间分别为1 165、1 188.18、1 221.08 min,同时得到多扰动条件下偏差率极低，为1.13%。通过缸盖自动化流水线车间调度实验，表明了采用数字孪生的遗传算法流水线车间调度方法的优越性，以及面对矿井生产的恶劣环境数据监测可视化的先进性。

摘要： 在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经深入我们的生活,从智能手机上贴心的语音助手,到自动驾驶汽车的智能导航,AI的每一次革新都在深刻地改变着世界这一切成就都离不开一个核心基石——人工神经网络令人振奋的是,2024年诺贝尔物理学奖授予了这一领域的两位杰出贡献者:美国科学家约翰·霍普菲尔德与加拿大科学家杰弗里·辛顿。他们的工作不仅为现代机器学习奠定了坚实的基础,更为我们深入理解和广泛应用AI技术开辟了全新的道路。

关键词： 随钻振动信号   单轴抗压强度   相似材料   人工神经网络   时域、频域特征  

摘要： 岩石单轴抗压强度是岩土工程与地下工程中表征岩体性质的重要参数之一。为了准确、快速地感知、预测煤矿井下岩体的岩石单轴抗压强度，以室内9种不同配比的相似材料试件钻取试验为基础，构建基于随钻振动信号的单轴抗压强度GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)神经网络预测模型。通过改变GA-BP神经网络的隐含层数、种群数和训练函数，讨论分析预测模型影响因素与结果，确定最优预测模型结构。结果表明：随钻振动信号与相似模拟材料的单轴抗压强度之间具有响应关系，所构建预测模型准确率都在70%以上，以随钻振动信号感知预测单轴抗压强度的研究方法具有一定的可行性；训练函数选择trainlm、隐含层为8、种群数为20时模型结果最优，训练集、测试集决定系数分别为0.761、0.745，均方根误差分别为6.039、4.254 MPa，平均绝对误差分别为6.574、4.716 MPa。提出的单轴抗压强度预测方法可为岩石力学性质的智能辨识提供新的思路。

关键词： 氧化石墨烯   超平面透镜   多波长色散调控   逆向设计   改进遗传算法  

摘要： 纳米光学成像技术是现代光学成像系统和光学测量系统的主要手段之一，但是传统宽波段消色差超透镜随着工作波长数量的增加而引入的单元结构复杂度骤增、成像效率降低、聚焦分辨力降低等问题，限制了高性能、集成化微型光学系统的发展。氧化石墨烯是一种具有高折射率和高透射率的二维材料，通过激光直写技术将氧化石墨烯的特定区域热还原为还原氧化石墨烯，其材料的光学性能发生改变，因此可以制作成氧化石墨烯超薄平面透镜。针对氧化石墨烯透镜的离散波长色散问题，提出了一种基于改进遗传算法的氧化石墨烯透镜逆向设计方法。通过设置遗传算法的优化目标，引入目标函数的惩罚因子，对透镜结构进行目标性优化，可以设计出能够对离散波长进行单一焦点等强度聚焦的氧化石墨烯透镜。使用真空过滤法和飞秒激光直写技术加工了所设计的氧化石墨烯透镜(厚度约200 nm),并对其聚焦特性进行了表征。实验结果表明，该透镜可对450、550以及650 nm入射波长进行出色的色散调控，与预设焦距的最大偏差仅为2.23%。该透镜对工作波长的焦点平均径向半峰全宽为324.3 nm,可以达到超衍射极限聚焦。该设计方法为需要高分辨率、宽波段色散控制的微型光学系统提供了新的可能。

关键词： 车轮磨耗预测   灰色模型   遗传算法   神经网络   粒子群优化  

摘要： 目的：车轮磨损由于“数据少、信息贫”的特点而难以预测。本文基于传统非等间距灰色GM(1,1)模型，提出GA-GM(1,1)、GA-GM(1,1)-BPNN、GA-GM(1,1)-PSO-BPNN三种车轮磨耗预测改进型模型，旨在实现轻轨车辆车轮磨耗量的精准预测。创新点：1.借助遗传算法搜索全局最优解的能力，提出GA-GM(1,1)改进灰色模型；2.基于神经网络强大的处理非线性和随机性数据能力，构建GA-GM(1,1)-BPNN残差修正模型；3.利用粒子群算法改善神经网络预测速度慢、全局搜索能力弱等缺点，构建GA-GM(1,1)-PSO-BPNN预测模型。方法：1.利用遗传算法对传统非等间距灰色GM(1,1)模型的背景值进行优化；2.将GA-GM(1,1)模型预测磨耗的残差序列作为神经网络的输入进行训练，输出残差预测序列用以修正GA-GM(1,1)模型的初步预测序列，进而得到最终的车轮预测磨耗；3.利用粒子群算法对神经网络的初始权重和阈值进行优化。结论：1.改进的GA-GM(1,1)模型降低了传统GM(1,1)模型的拟合和预测误差；2. GA-GM(1,1)-BPNN模型进一步提升了对磨耗观测数据的拟合和预测性能；3. GA-GM(1,1)-PSO-BPNN模型对磨耗观测数据的拟合效果最好，且拟合与预测结果最为接近，表现出了最为可靠的性能。

摘要： 随着工业智能化和数字化技术的迅猛发展，酒类生产行业逐步迈入智能制造的新时代。传统生产模式中存在的质量管控效率低下、监控手段滞后、人工成本高昂等问题，已成为制约行业发展的主要瓶颈。人工智能与计算机视觉技术的深度融合，为酒类生产线的智能化改造提供了全新解决方案。本文围绕酒类生产线的核心需求，提出了一种基于人工智能与计算机视觉的智能监控系统设计方案，全面分析了其架构、关键技术及实现路径。全球工业4.0浪潮的推动下，智能制造正成为酒类生产行业转型升级的重要方向。然而，酒类生产的复杂性、多样性以及精细化要求下，

关键词： 并行计算   OpenMP   CUDA   核函数   加速比  

摘要： 人工智能迎来新一轮的热潮，并行计算作为给人工智能技术提供并行计算解决方案的课程，具有重要地位。本文介绍了以OpenMP(Open Multi-Processing)和CUDA(Compute Unified Device Architecture)为主的并行计算课程内容设计以及学时安排、典型并行计算案例。实践部分，选用流行且易得设备搭建并行计算实践平台，为学生提供良好的实验条件，加强学生并行编程能力的训练。这种理论结合实际、理论和实践并重的课程内容编排方式，在实际教学中取得良好的效果。

关键词： 遗传算法   等时圈遗传启发算法   区域优化  

摘要： 本文采用等时圈遗传启发算法，从时间视角下研究了南京市多级消防站区域优化问题，发现：第一，消防站规模应与辖区内发生的火灾次数有关；第二，可以对于5 min难以到达的农村和郊区，通过完全覆盖等时圈遗传启发算法进行微型消防站的选址；第三，在消防资源有限的情况下，可以通过部分覆盖等时圈遗传启发算法，实现成本效益最大化。最终得到新增30个站点的最优多级站点配置。

摘要： 乡村治理体系和治理能力的现代化是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。《数字中国建设整体布局规划》指出，要“以数字化赋能乡村产业发展、乡村建设和乡村治理”。数字技术的引入为乡村社会治理提供新思路和新方法，数字技术的应用有效提升了乡村治理效能。但是在数字技术进入乡村场域过程中，产生了“数字悬浮”现象，即在乡村治理过程中，数字技术和基础设施建设仅仅被表面化推进，并未结合乡村实际运行，也未能有效地解决乡村治理现实问题，进而无法充分发挥数字技术的治理效能。因此，深入剖析“数字悬浮”现象的成因，并且探究去悬浮的路径，进一步推动数字技术与乡村基层治理的融合，是亟待解决的现实问题。